Bibliographic record
Abstract
Cet article analyse les rapports sociaux de race à partir des pratiques administratives destinées à lutter contre les « abus » dans des contextes de « mixité ». Il montre que les pratiques administratives jouent un rôle décisif dans le contrôle des frontières symboliques de la nation, tout comme des modalités de sa reproduction, organisée autour de la blanchité. Partant de l’analogie entre les expressions émiques de mixité et de binationalité, l’auteure met en évidence qu’au-delà de la mutité de la race, les références à des lectures des corps — couleur de peau — comme à d’autres attributs identitaires — nationalité, genre et sexualité — jouent un rôle déterminant mais cependant tu pour traiter des demandes, en lien avec les notions émiques de mariage mixte, mariage de complaisance, mariage gris. Les couples s’écartant de la norme implicite d’homogamie raciale sont soumis à des dispositifs de discipline et de surveillance visant à les rappeler à l’ordre. Ces mécanismes renforcent l’ordre racial et disciplinent tant les personnes blanches que non blanches, avec des effets différents en fonction du genre et de la sexualité.
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 | 0.004 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.013 | 0.020 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.011 |
| Open science | 0.001 | 0.008 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".