Imaginaire chrétien et rhétorique populiste. De l’instrumentalisation à la matrice idéologique : description d’une dynamique transnationale
Bibliographic record
Abstract
Comme l’observe Olivier Roy, la sécularisation du christianisme européen se traduit par une culturalisation des références chrétiennes. Libérés de leur signification religieuse, ces symboles deviennent des marqueurs culturels patrimoniaux et peuvent faire l’objet d’une instrumentalisation politique. À ce titre, « les racines chrétiennes » sont devenues un topique des discours populistes, que ce soit en France, en Italie, en Pologne, en Hongrie, en Bavière ou ailleurs. Patrimonialisé comme matrice culturelle, le christianisme permet de concurrencer l’identification du peuple aux citoyens en construisant un « vrai » peuple identifiable à sa culture. Les musulmans ou les minorités sexuelles se trouvent symboliquement exclus du corps civique et leurs demandes disqualifiées pour être des déviances. Cette rhétorique serait un indicateur d’une tendance à l’illibéralisme à l’échelle globale. Mais le paradigme de la sécularisation a ses limites. Car comment expliquer le succès des leaders populistes dans des aires géographiques bien moins sécularisées que l’Europe comme le Brésil et les États-Unis ? Il existe en fait des affinités profondes entre la rhétorique populiste et certaines théologies politiques.
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.035 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".