Bibliographic record
Abstract
L a rentrée semble avoir prolongé les vacances estivales.Histoire de photos et de plage !Le temps de plier serviettes et parasols, et le sable encore chaud des corps alanguis, lubrifiés à la crème solaire, a accueilli, malgré lui, d'autres corps.Un autre corps.Celui d'un enfant de trois ans.Sans vie.Froid.Retrouvé mort le 2 septembre 2015 sur une plage turque.Le visage planté dans l'obscurité minérale, tournant le dos à la lumière du soleil, à d'autres réservée.Il s'appelait Aylan, et, le temps de l'émotion, il est devenu l'enfant de tous et de chacun.Un déchirement ?Sûrement.Un déclic ?Peut-être.Pour Widad Kefti (Bondy Blog), la photo "raconte tout de notre honteuse lâcheté, de notre totale irresponsabilité, de notre misérable échec.Un bébé victime de notre société égoïste, froide, folle, qui croit pouvoir gérer une crise humanitaire comme elle gère un nid de cafards.Un bébé échoué sur une plage, face contre terre, à l'image de nos consciences, échouées, mortes noyées avec lui.'Si cette photo puissante ne change pas le regard de l'Europe, qu'est-ce qui le fera ?' se demandait The Independant.'Si nous n'exigeons pas de nos gouvernements les mesures extrêmes qu'impose cette urgence humanitaire, qui le fera ?'"Pourtant, l'album médiatique refermé, on est passé à autre chose.Oubliant que depuis le 2 septembre, plus d'une centaine d'enfants auraient trouvé la mort en mer d'Égée.Comme Aylan.Mais, désormais, "dans une indifférence quasi générale" (Libération, 5 novembre).Depuis, d'autres photos s'emparent des esprits, reconfigurent la carte de nos affects ; celles de milliers d'hommes et de femmes qui marchent sur les routes européennes, comme un trop-plein que le Proche-Orient, l' Afrique ou l' Asie, ne peut
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.241 | 0.099 |
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".