Une critique de la notion de frontières artificielles à travers le cas de l’Asie centrale
Bibliographic record
Abstract
Depuis la disparition de l’URSS, en 1991, l’Asie centrale est partagée entre cinq États. Complexes, ses frontières sont passées brutalement du statut de frontières intérieures à celui de frontières internationales. Certains auteurs n’hésitent pas à recourir à la catégorie de « frontière artificielle » pour les décrire. Pourtant, ce concept est fort réducteur et contestable, tout autant que celui de « frontière naturelle » : tous les deux renvoient à des représentations très idéologiques des frontières étudiées. Par ailleurs, l’histoire des tracés témoigne des préoccupations qui ont présidé au découpage de l’Asie centrale à l’époque soviétique : elle révèle des critères de gestion qui ne font pas des frontières de l’Asie centrale des tracés ontologiquement différents des autres frontières du monde. Les États nouvellement indépendants d’Asie centrale ont, certes, hérité de frontières complexes, mais la question de leur gestion pacifique relève beaucoup plus des volontés politiques des gouvernements que d’une prétendue nature artificielle des tracés.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.045 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.011 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".