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Record W7106608896 · doi:10.7202/1121552ar

Eric Wolf, le capitalisme tardif et la « question migratoire » en Chine et en France

2025· article· fr· W7106608896 on OpenAlexaffvenue

Bibliographic record

VenueAnthropologie et Sociétés · 2025
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicChina's Global Influence and Migration
Canadian institutionsTrent University
Fundersnot available
KeywordsGensPopulationRelation (database)Gender relations

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cet article examine comment les idées méthodologiques et conceptuelles développées par Eric Wolf dans ses travaux ont permis aux chercheurs d’aborder la complexité des pratiques et des processus migratoires contemporains. Il s’intéresse plus particulièrement à la façon dont sa conception de l’interconnexion entre les lieux, les processus et les gens, sous l’effet des forces du changement mondial, permet d’encadrer la problématisation de la relation entre les changements dans les régimes d’accumulation, les déplacements de population et la transformation des gens en prolétariat mobile. L’insistance de Wolf sur l’histoire de même que sur ce que l’on pourrait appeler les temporalités de la transformation capitaliste et ses manifestations dans l’espace est une indication de la manière dont les relations sociales sont imbriquées, combinées, perturbées, brisées et recombinées à travers l’espace, dans le cadre de conditions matérielles et de formations de pouvoir spécifiques. En se concentrant sur les forces de changement qui ont provoqué les migrations transrégionales en Chine et les migrations transnationales vers la France, cet article examine comment l’économie politique planétaire de Wolf aborde ce que j’ai appelé la « question migratoire ». Il s’agit d’un paradigme analytique qui met l’accent sur la relation entre la déterritorialisation des populations, la marchandisation du travail, la formation de classes et les modes d’exploitation au sein de la dynamique changeante de l’accumulation à l’ère du capitalisme tardif.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.727
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.045
GPT teacher head0.527
Teacher spread0.482 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designTheoretical or conceptual
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Published2025
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