Bibliographic record
Abstract
Cet article propose une analyse comparative de la situation de deux populations polynésiennes marquées par des histoires différentes dont les revendications en termes de décolonisation sont formulées aujourd’hui de façon distincte : les Maaori de la Nouvelle-Zélande et les Tahitiens de la Polynésie française. Des recherches ethnographiques sur la vie associative révèlent que malgré les différences entre les deux populations, les engagements citoyens des Maaori et des Tahitiens se ressemblent en ce qu’ils s’expriment à travers une affirmation culturelle et identitaire forte. L’auteure essaie de comprendre cette affirmation qui se fait surtout à la marge de l’espace politique commun où se négocie en théorie le vivre-ensemble dans des sociétés pluralistes comme la Nouvelle-Zélande et la Polynésie française. Pour ce faire, elle se demande si cette configuration des pratiques citoyennes ne s’expliquerait pas par les arrangements politiques au sein des deux États à l’étude – une république dans un cas, une monarchie constitutionnelle dans l’autre – et ne renverrait pas à la structuration des interactions sociales durant l’histoire coloniale – française d’un côté, britannique de l’autre –, et en particulier aux discriminations qui y furent à l’oeuvre.
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 | 0.003 | 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 | 0.007 | 0.015 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.000 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.000 |
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".