« Appelez-moi Papa Seya » :l’utilisation de l’entretien commestratégie de production identitairepar des policiers et militairesen République démocratique du Congo
Bibliographic record
Abstract
L’entretien qualitatif est souvent conçu comme un moyen de produire un matériel empirique destiné à être analysé. Il est une stratégie, un outil à travers lequel on atteint une ou plusieurs réalités. Dans le cadre de cet article, le moment et le contenu de l’entretien représentent l’objet d’étude lui-même et non pas le véhicule pour y accéder. À partir d’une recherche empirique visant à comprendre les pratiques de policiers et de militaires ayant travaillé pendant trois périodes politiques différentes (dictature, guerre et transition démocratique) en République démocratique du Congo (RDC), cet article analyse la production identitaire des participants au moment de l’entretien par l’entremise de celui-ci. Il explore la manière dont les interviewés démantèlent l’identité stigmatisée et produisent une identité positive à travers des stratégies de représentation de soi.
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 | 0.009 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".