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Record W4214701390 · doi:10.21083/nrsc.v2022i15.6526

« 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

2022· article· fr· W4214701390 on OpenAlexvenueno aff
Marie Veniard

Bibliographic record

VenueNouvelle Revue Synergies Canada · 2022
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicLinguistic and Sociocultural Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

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 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)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesScience and technology studies
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.318
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0040.004
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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 head0.021
GPT teacher head0.260
Teacher spread0.239 · 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 designQualitative
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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Published2022
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