Bibliographic record
Abstract
Ce texte se fonde sur une recherche menée parmi les Hazaras, une population originaire du centre de l’Afghanistan. Il expose comment s’articulent le cadre théorique et l’approche méthodologique d’une recherche portant sur de vastes réseaux migratoires qui se déploient entre l’Afghanistan, le Pakistan, l’Iran et, de façon croissante, l’Occident, en montrant comment des considérations générales sont mises en oeuvre concrètement sur un terrain éclaté. Après avoir rapidement passé en revue de façon critique les débats portant sur les migrations, l’auteur aborde les techniques d’enquête adoptées : ethnographie itinérante, parcours de vie d’un nombre initialement faible de personnes, grille d’entretien et brèves généalogies pour reconstruire les relations sociales mobilisées au cours de la migration. Il s’agit de dépasser l’idée que la migration est un déplacement linéaire suivi d’une intégration plus ou moins réussie dans la société d’accueil : en effet, il apparaît au contraire que des lieux éloignés peuvent former un système et que la circulation des personnes a bien souvent un caractère multidirectionnel et récurrent.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.020 | 0.002 |
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".