Unmasking Currents: Thinking Power and War with Foucault and the Black Panthers
Bibliographic record
Abstract
Cet article porte sur la relation entre Michel Foucault et l’organisation Black Panthers (Black Panther Party). Il s’intéresse plus précisément à deux points d’intersection : la fin de l’année 1968 d’une part, lorsque Foucault prend connaissance de la littérature produite par le BPP ; l’année 1971 d’autre part, lorsque le Groupe d’information sur les prisons (GIP) produit une brochure sur l’assassinat de George Jackson, célèbre prisonnier politique et membre du BPP. Plutôt que de faire l’hypothèse d’un lien causatif entre ces deux événements, cet article tente de démêler les éléments qui ont pu faire converger la pensée de Foucault et celle du BPP sur les questions de pouvoir et de guerre, parmi lesquels les écrits de Nietzsche, Mao, Clausewitz et de certains mouvements militants révolutionnaires. Notre hypothèse est que c’est la répression violente des révoltes sur les deux rives de l’Atlantique qui a conduit Foucault à se tourner vers la guerre comme paradigme des relations sociales dans ses cours au Collège de France. Dans un contexte de guerre, l’assassinat, le procès et la détention, entre autres tactiques politiques opérationnelles, se dissimulent sous l’apparence de la procédure juridique.
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 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.017 | 0.052 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.004 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.000 |
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.
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".