Les droits humains comme grammaire de « l’en-commun »
Bibliographic record
Abstract
Depuis la création de l’ONU, les droits humains sont devenus, selon les termes de Bertrand Badie (1999) « le premier des biens communs de l’humanité », ils sont évoqués et invoqués dans toutes les directions : par les pays du Nord comme par ceux du Sud ; par les gouvernements comme par les acteurs privés, par la gauche comme par la droite. Devenus en quelque sorte argument d’autorité (Arendt, 1972), alors même que leur mise en œuvre effective est bien relative, comment donc comprendre aujourd’hui le rôle et la portée de ces droits ? Pour mener cette investigation, nous considérons les droits humains comme champ de bataille de « l’en-commun ». Jamais fixé et toujours objet de contestation, ce champ de bataille constitue l’espace politique de « l’en-commun » où s’exprime le conflit politique. Une étude de cas, celle du débat mondial portant sur le droit à l’eau qui a marqué le début du millénaire, nous permet de montrer la pertinence de l’analyser en ces termes. Cet espace concret d’application d’une grammaire de « l’en-commun » nous amène finalement à examiner les axes spécifiques de confrontations politiques qu’ouvrent potentiellement les droits humains comme lieux et espace-frontière de « l’en-commun » à travers la notion d’ordre inscrite à l’article 28 de la Déclaration universelle des droits de l’homme.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.014 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".