Bibliographic record
Abstract
Cet article déconstruit les catégories nationales pour rendre compte de leur imbrication dans les rapports sociaux de classe et de race, dans le contexte des migrations à Abu Dhabi, capitale des Émirats arabes unis. Il analyse la racialisation des groupes nationaux et des positions de classe dans la hiérarchie migratoire, en appréhendant celle-ci à la fois comme un cadre géopolitique informant les discours et pratiques de distinction et comme système local de division du travail. L’article explore d’abord les significations raciales qui sous-tendent les inégalités entre nations, traduites globalement dans les hiérarchies et les routes migratoires, répercutées localement dans la société abudhabienne. Il montre ensuite comment ces hiérarchies migratoires se traduisent dans une division du travail entre groupes nationaux et analyse alors les significations raciales attachées aux positions de classe et au management des nationalités dans les mondes professionnels. La naturalisation de la relation de classe entre dirigeant·e et exécutant·e associe la compétence et l’autorité professionnelle à la blanchité, légitimant les avantages structurels de celle-ci dans les mondes professionnels, alors que les nationalités subalternes sont assignées à des positions exécutantes et associées à des « qualités » professionnelles dépréciatives.
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 | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".