Bibliographic record
Abstract
La prise en compte de la diversité ethnique de la population des États soulève de nombreux problèmes géopolitiques. Cet article porte sur les territoires administratifs attribués à des ethnies. D’une manière générale, les États centralisés refusent de créer de tels territoires. Par ailleurs, les territoires ethniques homogènes n’existent pas, ou sont très rares; il est ainsi relativement difficile de leur donner des limites fonctionnelles. Malgré ces réserves, tous les types d’États sont confrontés à ces difficultés. Cet article examine trois cas européens: la région autonome hongroise de Roumanie (1953 à 1968), le Tatarstan en Russie et le Pays basque en Espagne et en France. Grâce à ces trois exemples, on peut esquisser la complexité des problèmes liés à la création ou au maintien des territoires à caractère ethnique et rappeler que tout découpage administratif, surtout s’il est lié à une ethnie, s’interprète avec précision dans une logique de rapport de force entre centre et périphérie.
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 | 0.006 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".