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Record W3138790740 · doi:10.4000/revdh.11383

Du « sujet » au « citoyen italien de race juive ». La circulation des catégories raciales dans le droit fasciste

2021· article· fr· W3138790740 on OpenAlexaboutno aff
Silvia Falconieri

Bibliographic record

VenueRevue des droits de l’homme · 2021
Typearticle
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicHistorical Studies and Socio-cultural Analysis
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceEthnologyPhilosophySociology

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le texte de la Déclaration sur la race, approuvé par le Grand conseil du fascisme en octobre 1938, définit le « problème juif » comme « l’aspect métropolitain d’un problème de caractère général ». Les politiques raciales coloniale et antijuive sont situées sur une ligne de continuité. L’affichage de la complémentarité entre les espaces métropolitain et ultramarin dans les sources de la période fasciste doit retenir l’attention de l’historien du droit qui se penche sur l’étude du racisme institutionnalisé. En effet, lorsque le gouvernement adopte les premières mesures frappant les « personnes appartenant à la race juive », l’arsenal juridique italien en matière raciale est déjà bien fourni. Des catégories, des techniques législatives et des usages de la notion de « race » se sont déjà forgés dans le cadre du droit colonial, à compter de la fin du XIXe siècle. Cet article remonte le chemin colonial de la mise en place des catégories raciales. Pour ce faire, il s’arrête sur les moments cruciaux du lien incontournable entre la métropole et l’outre-mer : Le renforcement du principe du ius sanguinis dans le cadre du pluralisme juridique colonial ; l’adoption progressive de la part les spécialistes du droit public et du droit colonial d’un langage davantage inspiré de la notion de « race » ; l’affirmation, par voie doctrinale et jurisprudentielle, de l’empêchement de mariages mixtes ; la définition de la condition juridique des métis italo-africain.

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
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.743
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0060.002
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.023
GPT teacher head0.225
Teacher spread0.202 · 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; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designTheoretical or conceptual
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

Citations0
Published2021
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