CE QUI FAIT ... CEUX QUI FONT LE LIT DU TOTALITARISME NÉOLIBÉRAL À VENIR ?
Bibliographic record
Abstract
Après l’espace du marché unique et l’Euro, il y aurait, si l’on en croit les discours de l’U.E., un espace de liberté, de sécurité et de justice en train de naître sous nos yeux ? Qualifier l’espace à l’aide de tels mots suppose, pour pouvoir en vérifier la signification, que l’on mette en liaison l’espace avec le temps, l’histoire, la politique, les sujets politiques et les moyens politiques. Quel régime/système politique est en train de se construire en créant l’espace de l’U.E., comment et pour quels enjeux ? Partant de cette interrogation, l’auteur s’intéresse à la stratégie européenne développée notamment à l’intérieur du Document de stratégie sur la politique de l’UE en matière de migrations et d’asile du 1er juillet 1998. Produit de l’administration suisse au début des années 1990’, le modèle des 3 cercles est ici repris à des fins plus larges. Pour l’Europe, jadis forteresse, le modèle des cercles vient désormais soutenir une politique proactive, et non plus simplement défensive, où s’infère une fracture entre les civilisations du Nord et du Sud. Fondamentalement raciste, une telle politique, soutenue par des acteurs et des inventions bien précises, serait-elle à même de fonder le lit du totalitarisme néolibéral à venir ?
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".