Négocier des voies de passage sûres : comment les acteurs non étatiques participent à la gestion des frontières
Bibliographic record
Abstract
Alors que les frontières européennes sont de plus en plus sécurisées, l’accès au territoire de personnes ayant besoin de protection est devenu un enjeu humanitaire sur lequel intervient une diversité d’acteurs citoyens, d’ONG, d’associations. Cet article examine la participation de ces acteurs à un « travail humanitaire de la frontière ». Il s’appuie pour cela sur l’étude de dispositifs promus en Italie et au Royaume-Uni pour soutenir des voies de passage légales. Formulés dans des contextes d’urgence, ces « corridors humanitaires » et voies sûres se sont appuyés sur la notion de vulnérabilité pour défendre une ouverture mesurée et sélective de la frontière. Quel rôle peut alors être accordé à ces acteurs non étatiques humanitaires dans la gestion de ces frontières ? Quelles sont les limites à leur action dans un contexte de politiques migratoires restrictives ?
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 | 0.009 | 0.026 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.018 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.004 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".