Bibliographic record
Abstract
Alors que des critiques annoncent la mort ou le déclin de la citoyenneté, les analystes doivent rester attentifs à la prolifération des discours sur la citoyenneté. Des discours gouvernementaux sur les enjeux de nationalité et d’accès à la citoyenneté sont diffusés. Ils portent sur des problèmes concernant le rééquilibrage entre droits et devoirs. Ces discours cherchent également à transformer la citoyenneté selon de nouvelles orientations : en affirmant tantôt l’importance de l’engagement, tantôt l’identité de citoyen-consommateur de services publics. Des discours vernaculaires existent aussi et entretiennent des relations complexes avec de telles formulations officielles, liant des enjeux de rôles, d’identités, de relations et de désirs selon des modalités imprévisibles et instables. Cet article explore certains des problèmes posés par le processus d’analyse des discours sur la citoyenneté. Ceux-ci vont de la problématique méthodologique de l’analyse de discours aux questions de la soumission et de l’incorporation, en passant par les dynamiques du consentement et du désaccord dans le champ discursif de la citoyenneté.
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 | 0.012 | 0.028 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.038 |
| Scholarly communication | 0.018 | 0.014 |
| Open science | 0.002 | 0.008 |
| Research integrity | 0.004 | 0.008 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".