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Record W3170846796 · doi:10.7202/1077289ar

Traduire les effets territorialisés de la répression en politique. Aux origines de la réparation communautaire au Maroc (2007-2014)

2021· article· fr· W3170846796 on OpenAlexvenueno aff
Frédéric Vairel

Bibliographic record

VenueRevue Gouvernance · 2021
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicMulticulturalism, Politics, Migration, Gender
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

À partir de différentes enquêtes de terrain, cet article retrace les origines du programme de réparation communautaire au Maroc, un programme de développement socioéconomique et culturel en faveur de régions dont les populations relient leur situation aux « violations graves des droits humains » perpétrées durant les années 1960 à 1990. Prenant appui sur des travaux de sociologie des problèmes publics, l’article revient sur l’émergence et l’élaboration territorialisées de mesures de « justice transitionnelle ». Pour ce faire, nous analysons la constitution en problème des effets territorialisés de la répression par des acteurs associatifs locaux. Ils qualifient des situations et mettent en cause la présence de centres de détention secrets et l’état social et économique de leurs localités qui en résulterait. Ces acteurs appellent des réponses publiques inscrites dans le territoire particulier du Sud-Est marocain. Ensuite, nous montrons que ces acteurs associatifs proposent une désingularisation nouvelle de la répression : la violence a marqué des territoires et non plus des individus ou des groupes militants. Cette mise en cause entre en résonance avec des problématiques internationales (la « justice transitionnelle » saisie par le développement) et des éléments des trajectoires des commissaires de l’Instance Equité et Réconciliation, la commission vérité marocaine, aboutissant à l’élaboration d’une action publique à l’échelle nationale.

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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.512
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
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 head0.048
GPT teacher head0.395
Teacher spread0.347 · 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 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

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Published2021
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