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Record W2292993227 · doi:10.7202/1034778ar

La mémoire du désordre : la temporalité dans le parler ordinaire et le discours des ONG lors de catastrophes naturelles au Guatemala

2016· article· fr· W2292993227 on OpenAlexaffvenue
Martin Hébert, Florence Roy-Allard

Bibliographic record

VenuePolitique et Sociétés · 2016
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicDisaster Management and Resilience
Canadian institutionsUniversité Laval
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les catastrophes naturelles qui ont frappé le Guatemala au cours des dernières décennies ont déclenché l’intervention de nombreuses organisations humanitaires non gouvernementales. Ces ONG véhiculent des savoirs et des discours qui marquent la préparation, l’action d’urgence et la reconstruction liées aux désastres. Ces discours portent sur les causes et la nature de l’urgence, de même qu’elles véhiculent des présupposés sur ce qui doit être reconstruit. Dans le présent texte, ces discours articulés sur le passé, le présent et le futur sont mis en rapport avec la mise en récit locale de la catastrophe. L’expérience de deux communautés guatémaltèques du département de Sacatépequez ayant vécu l’ouragan Agatha en 2010 est examinée. Nous nous intéressons particulièrement à la manière dont le discours des ONG et le parler ordinaire se comparent du point de vue de leur rapport au temps. Le contraste constaté entre la mobilisation de la longue durée dans le parler ordinaire et la temporalité beaucoup plus comprimée du discours des ONG qui ont oeuvré dans les communautés affectées nous laisse entrevoir une diversité de temps sociaux s’articulant avant, pendant et après la catastrophe. Ainsi, les données recueillies contribuent à complexifier notre compréhension de la temporalité des catastrophes naturelles en mettant en lumière la concomitance des temps sociaux à chaque moment de la crise et les rapports politiques qui sont produits dans les tensions entre eux.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.656
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.004
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.033
GPT teacher head0.378
Teacher spread0.345 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designTheoretical or conceptual
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations1
Published2016
Admission routes2
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