Vers une théorie du backlash : la résistance dynamique et le rôle fondamental du pouvoir1
Bibliographic record
Abstract
Pour comprendre théoriquement la notion debacklash, il faut, en règle générale, dégager une terminologie analytiquement utile de l’ensemble de ses associations politiques usuelles. Dans l’usage courant, lebacklashest associé à une réaction conservatrice à un changement social et politique progressiste (ou libéral) et l’ouvrage de Faludi (1991) est un classique du genre. Dans cet article, toutefois, les auteures visent une définition non idéologique dubacklashqui s’inscrit dans une approche un peu plus neutre de son étude. Dans l’usage courant, lebacklashcomprend autant des actes de persuasion véritable que des actes de pouvoir. Pour leur part, les auteures soutiennent qu’il serait plus utile, sur le plan analytique, d’employer ce terme uniquement pour les actes de pouvoir coercitif. Elles se basent en ce sens sur la littérature sociologique sur les mouvements sociaux et les contre-mouvements de même que sur la littérature de science politique sur le pouvoir, les préférences et les intérêts. Les exemples apportés par les auteures sont tirés principalement du contexte étatsunien et des débats sur le genre et le féminisme. Elles commencent donc là où le processus debacklashlui-même commence, avec lepouvoiret la remise en question dustatu quo.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.008 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.038 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.024 |
| Open science | 0.003 | 0.005 |
| Research integrity | 0.004 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".