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Record W2896489004 · doi:10.3917/sc.024.0131

Étienne Balibar et la question du racisme dans Race, nation, classe

2018· article· fr· W2896489004 on OpenAlexaff
Olivier Gaignard

Bibliographic record

VenueSavoirs et clinique · 2018
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicMulticulturalism, Politics, Migration, Gender
Canadian institutionsCentrale des Syndicats du Québec
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesEthnologySociologyPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le présent article cherche à mettre en relief la position philosophique d’Étienne Balibar sur la question du racisme à partir de Race, nation, classe et s’interroge sur l’actualité de ces analyses. Partant du constat de l’expansion du racisme dans le monde contemporain, ce philosophe ne craint pas d’affirmer que le racisme est un universalisme. É. Balibar récuse toute approche essentialiste et tente de saisir le racisme comme une réalité historique multi-dimensionnelle dont les formes s’actualisent à partir de la mémoire des racismes antérieurs. Il spécifie le racisme de notre époque comme un racisme différentialiste qui, naissant après la colonisation, substitue la « culture » aux « races » biologiques et à leur hiérarchisation. La compréhension de l’expansion du racisme dans le monde contemporain passe par l’analyse de l’articulation du racisme au nationalisme et à la lutte des classes. Considérant le racisme comme supplément intérieur et excessif du nationalisme, il soutient que l’agression raciste est une violence autorisée par les institutions de l’État national. Établi sur la différence entre les nationaux et les étrangers, l’État moderne est universaliste en théorie et raciste en pratique. L’articulation du racisme à la lutte des classes s’appuie sur l’idée selon laquelle la race est l’autre nom de la classe. Quand la prolétarisation plonge les individus dans l’indifférenciation sociale, la crise raciste se déclenche. Enfin, si le racisme est un universalisme, c’est précisément parce qu’il construit au sein du genre humain la différence entre l’homme et l’animal, entre le surhumain et le sous-humain.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: Theoretical or conceptual
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.032
Threshold uncertainty score0.064

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0060.011
Scholarly communication0.0040.003
Open science0.0010.004
Research integrity0.0020.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.001

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.

Opus teacher head0.106
GPT teacher head0.434
Teacher spread0.327 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designTheoretical or conceptual
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

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Published2018
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