L’Organisation internationale pour les migrations et la surveillance des populations de déplacés du Sud
Bibliographic record
Abstract
L’Organisation internationale pour les migrations (OIM) prône l’usage des données pour stabiliser les populations de déplacés du Sud. Durant les années 2010, elle développa et perfectionna trois technologies numériques les ciblant : la Matrice de suivi des déplacements, le système de surveillance des frontières MIDAS et l’application mobile MigApp. Cet article avance que ces technologies convergent en un agencement de surveillance qui disciplinerait les déplacés selon une rationalité biopolitique et la production technocratique des données. Cet agencement délimite des espaces cognitifs et physiques pour capturer et relâcher les déplacés et leurs données en cinq étapes de surveillance : observation, standardisation des données, application de mécanismes de sécurité, capture disciplinaire, capture responsabilisante. Bien qu’il produise des données à l’utilité incertaine et qu’il ignore les politiques de sécurisation des États du Nord, l’agencement légitime l’autorité de l’OIM dans un champ humanitaire qui ne relève pas de ses prérogatives historiques.
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 | 0.029 | 0.046 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.008 | 0.011 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.002 |
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".