Les politiques de l'identité. Nationalisme, patriotisme et multiculturalisme
Bibliographic record
Abstract
Les politiques de l'identité Nationalisme, patriotisme et multiculturalisme Le nationalisme s'explique mieux en tant qu'ethnicité mobilisée. La mobilisation de la culture et d'une histoire communes se conjugue généralement avec une compétition économique croissante et une mobilité descendante. L'insécurité politique, l'anxiété face au statut et à l'identité individuelle se traduisent en une perte d'appartenance collective. Le nationalisme promet de restaurer la dignité et de dissiper l'humiliation. Le racisme n'est pas con-substantiel au nationalisme alors que l'ethnocentrisme et l'exclusion de l'« autre » s'accompagnent de frontières imaginaires entre « nous » et « eux ». L'article présente plusieurs théories du nationalisme, y compris les perspectives primordialistes et sociobiologiques de la solidarité ethnique. La mobilisation politique par des élites nationalistes, les causes socio-historiques de ressentiments réels ou imaginaires expliquent mieux pourquoi l'identification à un groupe prévaut dans certaines situations et l'individualisme cosmopolite dans d'autres. Le patriotisme citoyen sans égard à l'origine demeure le fondement le plus sûr à l'égalité et à la loyauté dans les États multiethniques.
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.015 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.000 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".