Assignation et discrimination racistes : enquêtes dans le monde du travail en France
Bibliographic record
Abstract
Cet article présente une synthèse de résultats de recherches sociologiques menées sur le racisme dans les entreprises et les organisations syndicales depuis quinze ans. En France, la question des discriminations dites « raciales » comme problème social et la mise en place d’un dispositif public destiné à les réprimer est relativement récente. Cependant, il y existe toujours, bien qu’il y soit généralement dénié ou ignoré, un racisme systémique, notable dans différents domaines, qui désavantage tendanciellement immigrants et descendants d’immigrants en matière d’emploi, de salaire, etc. Au sein des entreprises, les stéréotypes dévalorisants permettant de faire porter à ces derniers la responsabilité de leur situation s’ajoutent aux divers moyens d’intimidation et de réduction au silence des travailleurs minoritaires. Les organisations syndicales dénoncent le racisme patronal, mais éprouvent beaucoup de difficulté à traiter directement du racisme et des discriminations, et ce, pour diverses raisons. Si des luttes contre les traitements discriminatoires ont pu être menées, parfois avec succès, elles ont généralement été non relayées au niveau syndical national.
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 | 0.009 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.019 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".