De <i>l’affirmative action</i> à la diversité, puis à sa désinstitutionnalisation : cinquante ans de combats judiciaires au prisme européen
Bibliographic record
Abstract
À partir d’une étude sociohistorique de la trajectoire judiciaire de l’affirmative action, cet article propose de revenir à nouveaux frais sur la genèse et le rôle joué par la doctrine de la diversité dans le processus de (dés)institutionnalisation de ces politiques à l’université. Dans le sillage de la décision rendue par la Cour suprême en 2023, il développe une analyse critique des principaux compromis idéologiques et pratiques que la raison de la diversité a permis d’établir. Nous avançons notamment l’idée selon laquelle, en lieu et place d’un récit magistral, celle-ci se donne à voir a posteriori et avec le recul comme une raison affaiblissante des efforts de justice raciale. Retraçant la genèse du « Plan de Harvard » à partir de sources nouvelles, l’article met en relief trois limites que le développement historique de ces politiques permet d’éclairer, à savoir la forclusion de la logique corrective, la normalisation de la blanchité, une dynamique centrée sur l’élite.
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 | 0.005 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.030 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".