« Svp partagez vos parcours ». Expériences administratives du regroupement familial en France et stratégies collectives en ligne face aux institutions
Bibliographic record
Abstract
Cadre de la recherche :Le droit français garantit sur le papier aux immigré.e.s le « droit à une vie familiale normale », en permettant aux étranger.ère.s résidant régulièrement en France de se faire rejoindre par leur conjoint.e et leurs enfants mineurs. Objectifs :Cet article se propose d’étudier la manière dont des immigré.e.s engagé.e.s dans un parcours de regroupement familial mènent les démarches administratives les concernant et s’y adaptent. Le dispositif institutionnel du regroupement familial est dédié à la sphère privée, mais fait pourtant l’objet de stratégies collectives au-delà du foyer : l’article se propose d’interroger les conditions de possibilité d’émergence de telles stratégies. Méthodologie :L’analyse repose sur des observations au sein de groupes en ligne de « retour d’expérience » sur la procédure du regroupement familial, et des entretiens semi-directifs menés entre septembre 2020 et janvier 2021 avec des membres de ces groupes. Résultats :Les espaces en ligne constituent une instance de socialisation par le bas au droit au regroupement familial et révèlent un partage genré du travail administratif. Ils sont aussi le lieu de récits et de mobilisations collectives qui de fait, mettent en avant les parcours les plus exemplaires. Conclusions :L’accès au droit au regroupement familial ne doit pas être analysé à la seule échelle du demandeur.euse qui effectue les démarches, mais à celle du couple, et à celle de la mobilisation collective. Le partage de la communauté a des effets contrastés sur l’expérience individuelle et collective du droit, entre soutien et encadrement moral des carrières administratives. Contribution :L’article souligne l’agentivité des familles migrantes pour se réunifier dans le cadre du droit français, et notamment le rôle crucial des conjointes restées à l’étranger, souvent considérées comme les bénéficiaires passives du regroupement familial. Il invite à une réflexion sur l’intériorisation, par les immigré·es, des normes étatiques de sélection de l’immigration familiale.
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 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 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".