Droit colonial et anthropologie. Expertises ethniques, enquêtes et études raciales dans l’outre-mer français (fin du xixe siècle-1946)
Bibliographic record
Abstract
Dans le cadre du colonialisme français des xixe et xxe siècles, le savoir anthropologique joue un rôle crucial lorsqu’il s’agit d’encadrer juridiquement les populations colonisées. Quelles sont les formes, les modalités, les buts de la rencontre du droit avec ce savoir autre ? Qu’est-ce que l’anthropologie des juristes coloniaux ? De quelle manière le savoir, les outils et les techniques de l’anthropologie sont-ils mobilisés par les spécialistes de droit colonial et avec quelles conséquences ? À la lumière de ces questionnements, cet article interroge les enjeux de la rencontre entre le droit colonial et l’anthropologie physique et raciale dans le façonnage des statuts de sujet et de citoyen dans l’empire français. L’analyse du cas particulier de l’accession à la citoyenneté française de la part des métis non reconnus montre que les spécialistes du droit colonial font largement appel aux études d’anthropologie de l’époque. Non seulement ils s’emparent des contenus des recherches des anthropologues, mais ils apprivoisent une méthode qui est ensuite mobilisée dans le cadre de la procédure judiciaire. Dans les années 1920, l’« expertise ethnique » et l’enquête deviennent les piliers d’une nouvelle procédure judiciaire qui est, en grande partie, le résultat du rapprochement du droit colonial et de l’anthropologie raciale.
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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 | 0.003 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.015 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".