Bibliographic record
Abstract
Les relations d’évitement qui existent dans le domaine de la parenté constituent un problème de longue date pour l’ethnographie comparée. Pourquoi certaines relations de parenté s’expriment-elles en ne se parlant pas, en ne se regardant pas, en ne prononçant pas le nom de l’autre, c'est-à-dire en s’évitant mutuellement ? Les écrits structuralistes sur cette question se sont concentrés sur les catégories de parenté concernées par ces comportements et sur l’opposition structurelle entre l’évitement et la plaisanterie. Des travaux plus récents – profondément influencés par le « tournant culturel » des études sur la parenté – essaient de saisir l’expérience phénoménologique de l’évitement interpersonnel, en décrivant de manière vivante les sentiments intenses d’embarras et de honte que les personnes engagées dans ces relations d’évitement éprouvent en présence les unes des autres. Le présent article cherche à réconcilier et relier les dimensions normatives et affectives, structurelles et expérientielles de ces relations sociales. En nous appuyant sur une série de riches descriptions ethnographiques, nous portons notre attention à la structure des signes indexicaux ou pragmatiques par lesquels l’évitement est mis en œuvre. Ces codes de parenté sont effectués et organisés autour d’actes spécifiques qui ne doivent pas s’accomplir : prononcer un nom, partager de la nourriture, établir un contact visuel. Quand l’évitement est ainsi pratiqué par la suppression ou la dissimulation de ces types de signe, ces actes se révèlent être doublement cryptotypiques, car les codes de parenté construits à partir de ces signes de l’évitement possèdent des structures également cachées. L’article se concentre sur deux propriétés structurelles cachées : celles des relations d’englobement formel des signes-interdits au sein des paradigmes d’évitement et des relations de co-occurrence entre les différents signes-types de proscription. Les différents degrés d’intensité de la honte et du respect ressentis dans ces situations, bien que fortement naturalisés dans la perspective des participants, sont la projection de la structure cryptotypique des codes d’évitement.
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 | 0.003 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.014 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| 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".