Les mobilités et la dynamique du pouvoir dans les lieux d’enfermement
Bibliographic record
Abstract
La géographie de l’enfermement s’est largement construite à partir d’une approche de l’enfermement par son rapport à la mobilité. Ce lien originel, fondateur, entre réclusion et mobilité, caractérise la discipline. À partir d’une revue de la littérature et d’éléments empiriques portant sur l’enfermement des étrangers en Roumanie, cet article montre comment les rapports de pouvoir constitutifs de l’enfermement s’exercent à travers ces mobilités. La place des mobilités dans le développement de la géographie de l’enfermement est abordée dans un premier temps. Puis trois échelles de déploiement de ces mobilités sont présentées. Entre établissements fermés d’abord, les mouvements sont décidés et mis en oeuvre par les différents acteurs chargés de l’application des politiques migratoires et pénales ; ces mouvements sont inhérents à la mise en place de la domination institutionnelle. Entre l’intérieur des établissements et leur environnement proche ensuite, les mobilités génèrent des relations dedans-dehors qui participent aux rapports de pouvoir intra-muros. Enfin, l’article traite des déplacements internes aux établissements. Leur gestion constitue un des principaux outils de maintien de l’ordre entre les murs ; mais cet ordre, négocié, accorde une certaine marge de manoeuvre aux personnes enfermées. Les mobilités se révèlent ainsi être un prisme idéal pour étudier certaines déclinaisons des relations de pouvoir dans les institutions fermées.
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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 | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".