Le langage des sans-voix: Les bienfaits du militantisme pour la démocratie
Bibliographic record
Abstract
< Traduit de l'anglais par Jonathan Martineau >La dernière décennie a été marquée par de nombreux mouvements de contestation à travers le monde, du mouvement Occupy au Printemps arabe, en passant par les grandes manifestations du Printemps québécois. Ces « éruptions » de résistance illustrent parfaitement l’apport essentiel du militantisme pour la démocratie, car elles ont permis à une nouvelle génération privée de perspectives d’avenir de se faire entendre. Sur la base d’un « modèle démocratique » qu’il a établi pour déterminer la légitimité d’une pratique militante, D’Arcy démontre, à travers moult exemples, qu’il vaut mieux orienter les discussions sur les tactiques et stratégies militantes en fonction de leur nature démocratique plutôt que condamner la violence de façon aveugle et systématique.À la fois analyse des aspects éthiques et politiques de l’action militante et examen de l’histoire de la résistance citoyenne, Le langage des sans-voix soutient avec force l’idée que la pratique militante ne constitue pas un danger pour la démocratie. Bien au contraire, le militantisme apparaît clairement comme un remède légitime à l’intransigeance des élites et comme un contrepoids aux systèmes de pouvoir qui ignorent les revendications populaires et musellent toute voix dissidente.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.014 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".