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Record W3114697884 · doi:10.35562/cliothemis.627

Droit colonial et anthropologie. Expertises ethniques, enquêtes et études raciales dans l’outre-mer français (fin du xixe siècle-1946)

2019· article· fr· W3114697884 on OpenAlexaboutno aff
Silvia Falconieri

Bibliographic record

VenueClio Themis · 2019
Typearticle
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicHistorical Studies and Socio-cultural Analysis
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesColonialismPolitical scienceContext (archaeology)EthnologyArtSociologyHistoryLaw

Abstract

fetched live from OpenAlex

Dans le cadre du colonialisme français des xixe et xxe siècles, le savoir anthropologique joue un rôle crucial lorsqu’il s’agit d’encadrer juridiquement les populations colonisées. Quelles sont les formes, les modalités, les buts de la rencontre du droit avec ce savoir autre ? Qu’est-ce que l’anthropologie des juristes coloniaux ? De quelle manière le savoir, les outils et les techniques de l’anthropologie sont-ils mobilisés par les spécialistes de droit colonial et avec quelles conséquences ? À la lumière de ces questionnements, cet article interroge les enjeux de la rencontre entre le droit colonial et l’anthropologie physique et raciale dans le façonnage des statuts de sujet et de citoyen dans l’empire français. L’analyse du cas particulier de l’accession à la citoyenneté française de la part des métis non reconnus montre que les spécialistes du droit colonial font largement appel aux études d’anthropologie de l’époque. Non seulement ils s’emparent des contenus des recherches des anthropologues, mais ils apprivoisent une méthode qui est ensuite mobilisée dans le cadre de la procédure judiciaire. Dans les années 1920, l’« expertise ethnique » et l’enquête deviennent les piliers d’une nouvelle procédure judiciaire qui est, en grande partie, le résultat du rapprochement du droit colonial et de l’anthropologie raciale.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.834
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0040.002
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0110.001

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 head0.028
GPT teacher head0.288
Teacher spread0.260 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
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

Citations3
Published2019
Admission routes1
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