Le « mauvais sujet » de l’aide humanitaire en Haïti : relance de l’imaginaire social
Bibliographic record
Abstract
Le séisme a fait s’imposer en Haïti l’ordre disciplinaire des organisations non gouvernementales. Tout en apportant de façon plus ou moins satisfaisante du secours aux populations de l’immense zone affectée, l’urgence humanitaire, épurant d’affects l’expression de la souffrance, est parvenue à atteindre la capacité collective d’imaginer de la société haïtienne. Cependant, ce n’est pas tout le monde qui a répondu à l’interpellation « Eh ! toi qu’on est venu aider ». L’objet de cet article est de voir, à travers la parole recueillie lors d’entrevues de terrain à Jacmel, à Léogâne et à Port-au-Prince en 2012 et 2013, comment la figure du « mauvais sujet » qui ne réagit pas à cette interpellation réactive l’imaginaire social. Le « mauvais sujet » n’est pas une catégorie sociologique. C’est plutôt un cliché auquel on associe une certaine connivence ou qu’on pointe du doigt. Colle à cette figure la réputation de « ne pas faire comme il faut », d’être à la limite de l’acceptable. En même temps, elle renvoie à une certaine fierté, une certaine débrouillardise ; on ne se voit pas comme un démuni. Cette fierté du « mauvais sujet » est une expression de la souffrance. Elle ne débouche pas nécessairement sur des protestations collectives, mais secoue l’imaginaire social.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.016 | 0.023 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".