Long-distance politics : pro-Ukrainian mobilizations in France (2013-2021)
Bibliographic record
Abstract
Convois humanitaires, collectes de matériels pour l’armée, manifestations publiques : l’invasion russe de février 2022 a entraîné d’importantes mobilisations des populations ukrainiennes immigrées à travers le monde. Celles-ci ne sont toutefois pas nouvelles, et trouvent en partie leurs racines huit ans auparavant, au moment de l’Euromaïdan, de l’annexion de la Crimée et du début de la guerre du Donbass. Cette thèse se penche sur les mobilisations pro-ukrainiennes en France dans le cadre du « premier » conflit russo-ukrainien, sur une période allant de la fin 2013 (début de l’Euromaïdan) à la fin 2021 (veille de la guerre à grande échelle). Inscrite à la croisée des travaux sur le transnationalisme migratoire et de la géographie des mobilisations, elle substitue la problématique de la distance à celle de l’origine : pourquoi et comment des individus - qu’ils soient immigrés ou non - s’engagent-ils pour des enjeux politiques qui se situent à distance de leurs espaces vécus ? Une méthodologie mixte, mêlant outils qualitatifs (observations, entretiens biographiques) et quantitatifs (enquête par questionnaire) sur un terrain multisitué (quatre villes françaises et trois villes ukrainiennes) permet de dépasser les approches en termes de contextes politiques (nationaux) structurant l’action. Elle met en évidence la façon dont la géographie des espaces vécus des personnes enquêtées – c’est-à-dire les espaces qu’elles pratiquent régulièrement, l’espace de leurs relations sociales et les espaces auxquels elles sont attachées – oriente la politisation de ces dernières et fournit des ressources à l’action politique et humanitaire. Je montre que la conjoncture critique de 2014 a déclenché une mobilisation qui a dépassé le strict cadre de l’immigration ukrainienne. Cette mobilisation a eu un impact inégal sur les aspects humanitaires et diplomatiques du conflit russo-ukrainien, mais une influence durable sur les personnes engagées : elle a créé une « communauté transnationale pro-ukrainienne », qui constitue une force importante de changement social en Ukraine et à l’étranger, en particulier dans sa capacité à diffuser un nationalisme anticolonial, fondé sur la séparation radicale entre les peuples ukrainien et russe. D’un point de vue théorique, la thèse relativise l’exceptionnalité de l’engagement dit « diasporique », en montrant que l’action politique des immigrés et de leurs descendants suit des mécanismes communs à tous les mouvements sociaux. D’un point de vue empirique, elle donne une profondeur historique aux mobilisations face à la guerre de 2022.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".