Écrire les communs pour appuyer les luttes citoyennes en Europe du Sud-Est
Bibliographic record
Abstract
Tomislav Tomašević et l’Institut d’écologie politique (IPE) de Zagreb ont entrepris de réaliser un premier inventaire et une mise en narration des expériences de communs dans l’espace territorial de l’ancienne Yougoslavie, publiés en 2018 sous le titre Commons in South East Europe (SEE). Parmi les forces de cet ouvrage se trouvent une approche résolument critique des définitions « classiques » des communs héritées de Elinor Ostrom, entre autres, ainsi qu’une mise en perspective historique riche d’enseignements sur l’expérimentation d’une « propriété sociale » et d’autres pratiques de communs dans la Yougoslavie socialiste. Tomislav Tomašević, lui-même porte-parole d’un mouvement citoyen municipaliste nommé « Zagreb est à nous ! », mobilise les narrations produites dans le cadre de ses recherches pour légitimer les luttes politiques citoyennes en faveur des communs, de la préservation écologique et de la démocratie économique. Il explique, dans cet entretien, ce qui se joue entre la mise en mots des expériences de communs dans cette région et le renouveau des batailles politiques en faveur d’une réappropriation des espaces, des services et des politiques publics.
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 | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.000 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.000 |
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".