« Ne pas parler à la place des premiers concernés ». Étude d’une pratique politique d’éthique langagière chez des militants politiques pour les droits des étrangers en France
Bibliographic record
Abstract
Les mobilisations pour les droits des étrangers sont parfois le cadre de pratiques langagières reposant sur une idéologie langagière caractérisant la parole politique comme une voie d’émancipation possible. On s’intéressera en particulier à une pratique, celle de « ne pas parler à la place des premiers concernés » telle qu’elle se réalise dans ce champ de luttes. Ce travail se situe à l’articulation entre analyse de discours et sociolinguistique. Loin d’être une simple exigence morale, « ne pas parler à la place des premiers concernés » est une pratique politisée qui prend sens, pour les militants, en opposition à ce qu’ils identifient comme l’appropriation ou de l’invisibilisation, par les groupes dominants, de la parole des groupes minorés dans l’espace public. On pose l’hypothèse que le langage est, pour ces militants, une ressource pour exprimer leur solidarité avec les étrangers sans-papiers. Cette pratique d’éthique langagière se manifeste à différents niveaux langagiers. Elle imprègne les interactions, les mises en discours, et les actes. On la conceptualise comme un registre (Agha 2007) en ce qu’il s’agit d’une norme interactionnelle pervasive qui se caractérise par sa multi-modalité. Nous illustrerons ses manifestations aux niveaux mimo-postural, pragmatique et interactionnel.
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 | 0.012 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.001 |
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.
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".