Les concepts de circulation, de nomadisme et de mobilité dans l’analyse des déplacements humains
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Abstract
le Fonds du livre du Canada et la Socit de dveloppement des entreprises culturelles du Qubec (SODEC). $% & ( ) * + PostfaceLes concepts de circulation, de nomadisme et de mobilit dans l'analyse des dplacements humains Sandro Cattacin et Fiorenza Gamba Quand Jean Rouch, dans Moi, un Noir (1958), dcrit son personnage principal, un jeune la recherche d'un emploi Abidjan (Treichville), le monde de la mobilit s'ouvre nos yeux : le jeune est nigrien, vit en Cte d'Ivoire, a t soldat en Indochine et est sans doute dot des ressources caractrisant les sans-parcours, mais il a aussi de nombreux rves dont la ralisation est largement lie une future mobilit 1 .Soixante ans plus tard, on pourrait raconter la vie d'Ahn, une jeune Tessinoise d'origine vietnamienne tablie Singapour, de la mme manire : des ressources et des rves troitement lis la mobilit (Pellegrini, 2016).Les similitudes sont frappantes ainsi que la manire de les analyser.Nous tentons ici de comparer ces manires d'analyser la mobilit humaine en nous concentrant sur des concepts penss dans des contextes territoriaux di,rents, savoir le sud du monde, en particulier l'Afrique, et le nord du monde, en particulier l'Europe.Cette histoire des concepts permettant d'analyser les mobilits humaines peut surprendre quand on prend conscience que, au Sud, et en particulier en Afrique, les chercheurs en sciences sociales (Perpillou, 1948 ;Monod, 1989Monod, [1937]]) utilisaient les concepts de circulation et de nomadisme ds les annes-1940 pour dcrire ce qu'au Nord on analysait, dans la mme priode, partir des concepts d'migration et d'immigration 1. Voir aussi, cet gard, l'analyse des migrations saisonnires vers Konni faite par Hamani Oumarou dans ce livre.
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How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".