L’incomplète construction des politiques municipales de lutte contre les discriminations raciales. Enquête dans les villes de Lyon, Nantes et Strasbourg (2001-2012)
Bibliographic record
Abstract
Cet article interroge le changement de politique à l’égard des minorités ethniques dans trois municipalités françaises. Il met en lumière la lente conversion politique et institutionnelle des administrations d’une politique d’intégration vers une politique de lutte contre les discriminations raciales. Ce changement graduel et limité s’explique par la faiblesse des ressources politiques et administratives dont disposent les élus et les agents municipaux. En outre, l’alternance partisane au sein de l’exécutif municipal, ainsi que les relations avec des associations du fait migratoire constituent autant de facteurs favorisant dans les années 2000 l’avènement d’une politique de lutte contre les discriminations raciales. Finalement, la question raciale fait l’objet de résistances pour s’imposer, et est éclipsée lorsque l’articulation entre intégration et discrimination ne se produit plus. Cet article plaide ainsi pour des études de cas approfondis et comparés pour saisir les facteurs du changement dans l’action publique et pour analyser les politiques de non-discrimination en France.
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 | 0.005 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".