Bibliographic record
Abstract
Cette contribution aborde le concept de « désir d’enfant » en interrogeant la notion d’espace social de la procréation en contexte de violence structurelle et à partir des questions suivantes : qui met un enfant au monde ou n’en met pas ? Qui décide et pourquoi ? Ainsi, la mise au monde des enfants est analysée non pas seulement comme un pur produit du désir individuel mais aussi comme une « production ». Les données sont issues d’une recherche ethnographique menée au Cambodge de 2008 à 2012 au sujet de la construction et de la production sociale des normes, des biotechnologies et de leurs usages en matière de santé de la reproduction. Le propos s’appuie sur deux corpus ethnographiques relevés dans les quartiers pauvres de Phnom Penh et décrit des pratiques de stérilisation masculine, de vente de services sexuels pendant la grossesse, et de marchandisation des nouveau-nés. Après avoir situé historiquement la construction des politiques de régulation des naissances à l’échelle internationale et locale, l’article déploie deux dimensions analytiques. L’une, étique, se rapporte aux rôles des institutions internationales et étatiques dans la gestion des corps des individus. L’autre, émique, renvoie à la perception, au vécu et à l’expérience des individus sur ce qu’ils subissent. Ainsi l’article analyse les logiques qui sous-tendent l’émergence de formes sociales de la reproduction humaine, contrainte et sécurisée, ou soumise à une haute productivité.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.017 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".