Ce que le développement fait au traitement d’un passé violent. Élites et pratiques de la « réparation communautaire » au Maroc
Bibliographic record
Abstract
Cet article analyse le programme de réparation communautaire issu des recommandations formulées en 2005 par l’Instance Équité et Réconciliation, la Commission vérité marocaine. Il interroge la façon dont les prescriptions internationales en matière de gestion des passés violents, ladite « justice transitionnelle », influencent les dynamiques locales d’élaboration et de mise en oeuvre du programme et comment, dans le même temps, l’action publique s’inscrit dans des logiques qui la précèdent, à ses différentes échelles. Le texte souligne deux processus. D’une part, la réparation communautaire met en lien des acteurs aux ressources et aux positionnements divers : militants entrés en politiques publiques, administrations, collectivités locales, associations, bailleurs de fonds, agence de mise en oeuvre (Caisse des dépôts et de gestion). Les investissements multiples dont la réparation fait l’objet sont au principe de définitions hétérogènes du programme. De l’autre, la réparation communautaire est formulée en termes de gouvernance et mise en oeuvre de façon managériale : l’internationalisation et l’inscription dans un ensemble de réformes menées sans toucher aux équilibres du système politique vont de pair. L’enquête révèle cependant le déploiement de politisations inattendues. Ces dernières opèrent dans la captation des fonds du programme, qui permet à des leaderships locaux de consolider leur assise ou de se déployer, dans un contexte de stress sur les ressources.
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 | 0.007 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.014 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.004 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".