L’armée industrielle de réserve chez Marx : retour sur l’un des facteurs de la loi générale de l’accumulation capitaliste
Bibliographic record
Abstract
Cet article cherche à repositionner le rôle argumentatif que joue le concept d’armée industrielle de réserve (AIR) dans la théorie de l’accumulation chez Marx. Ce dernier considère l’AIR comme une partie constitutive de la loi générale de l’accumulation. La grande originalité de Marx est d’exposer l’intégration structurelle des phénomènes de surpopulation aux impératifs de l’accumulation. L’AIR n’est pas qu’un résultat, mais aussi une condition de possibilité de l’accumulation en général, en permettant notamment de réguler les salaires, dans une combinatoire avec les autres paramètres de l’exploitation. Notre lecture de Marx conçoit donc la formation d’une surpopulation ouvrière comme un processus dynamique qui est lié à des stratégies d’accumulation historiquement situées, ce que l’auteur du Capital appelait la « subsomption formelle » et la « subsomption réelle ». Marx est néanmoins loin de posséder une vision économiciste de l’AIR. Lorsque le degré de surpopulation est incapable de s’autoréguler, des moyens politiques et « extra-économiques » peuvent être mobilisés pour limiter la mobilité du travail ou forcer l’intégration de nouvelles populations dans le bassin du prolétariat.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.005 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".