The Others in Europe
Legal and social categorization in context
Première édition
This edited volume addresses the construction of identity classifications underlying the new forms of inclusion and exclusion that are to be found in contemporary Europe. Its scope covers practices of categorization and of resistance, both by majority groups. Lire la suite
In contemporary Europe, the social tensions and political passions produced by immigration are increasingly linked to issues of belonging and identity. The representation of the foreigner is no longer solely defined by his or her place on the labour market or in the social hierarchy. In light of EU-enlargement and due to immigration flows, European societies are increasingly questioning their cultural and "ethnic identity". As a consequence, boundaries between "insiders" and "outsiders" are being redefined. The "others" in Europe are no longer merely those who do not have state citizenship of one of the member states of the Union. In the new European migration context, "otherness" increasingly refers to ethno-cultural minority groups, regardless of their EU citizenship status.
br>A mixed group of internationally established and younger scholars set out to investigate the categorisation of immigrants and their descendants as "Others" in Europe. They do so from their own disciplinary backgrounds ranging from Law, Anthropology, Sociology and Political Science to Social Psychology. This unique volume is hence trans-disciplinary in nature, shedding light from different angles on the issue of social and legal processes of categorization. The contributions analyse the continuities between the legal category of foreigner and the category of member of an "ethnicised" and discriminated minority, as apparent legal and social norms, public policies, institutional practices, social interactions and representations, as well as actors’ mobilizations, on the European, national, and local level.
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Spécifications
- Éditeur
- Éditions de l'Université de Bruxelles
- Édité par
- Saskia Bonjour, Andrea Rea, Dirk Jacobs,
- Contributions de
- Alejandra Alarcon-Henriquez, Assaad Azzi, Didier Bigo, Philippe Bonditti, Saskia Bonjour, Emmanuelle Bribosia, Didier Fassin, Nicole Grégoire, Kees Groenendijk, Chloé Hublet, Dirk Jacobs, Julien Jeandesboz, Yves Pascouau, Pierre Petit, Francesco Ragazzi, Andrea Rea, Bruno Riccio, Julie Ringelheim, Isabelle Rorive, Maykel Verkuyten,
- Collection
- Études européennes | n° 50
- ISSN
- 13780352
- Langue
- anglais
- Site web ressource
- Oapen.org
- Catégorie (éditeur)
- > Droit
- Catégorie (éditeur)
- > Science politique
- Catégorie (éditeur)
- > Sociologie & Anthropologie
- BISAC Subject Heading
- SOC031000 SOCIAL SCIENCE / Discrimination & Race Relations
- Code publique Onix
- 06 Professionnel et académique
- CLIL (Version 2013-2019 )
- 3080 SCIENCES HUMAINES ET SOCIALES, LETTRES
- Subject Scheme Identifier Code
- Classification thématique Thema: Ethnologie
Livre broché
- Date de publication
- 21 janvier 2008
- ISBN-13
- 978-2-8004-1408-9
- Ampleur
- Nombre de pages de contenu principal : 544
- Code interne
- 1408
- Format
- 160 x 240 x 25 cm
- Poids
- 942 grammes
- ONIX XML
- Version 2.1, Version 3
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Sommaire
- Préface
- Remerciements
- Introduction
- CHAPITRE 1 - Concepts et définitions
- 1.1 Horizon de prévision
1.2 Types de prévision
1.3 Prévisions de séries chronologiques
1.4 Ensemble d'information
1.5 Fonctions de coût
1.6 Critères usuels
1.7 Critères additionnels
1.8 Prévision probabiliste
Présentation
Exercices interactifs
Exercices supplémentaires
- CHAPITRE 2 - Régression linéaire simple
- 2.1 Introduction
2.2 Approche intuitive du problème d’ajustement
2.3 La méthode des moindres carrés
2.4 Aspects pratiques des calculs
2.5 Qualité de l’ajustement réalisé
2.6 Coefficient de corrélation et coefficient de détermination
2.7 Liens entre les concepts de régression et de corrélation
2.8 Moindres carrés, une méthode de confiance ?
2.9 Méthodes résistantes
2.10 Compléments
Présentation
Exercices interactifs
Exercices supplémentaires
- CHAPITRE 3 - Courbes de croissance
- 3.1 Introduction
3.2 Tendance linéaire
3.3 Tendance exponentielle
3.4 Tendance quadratique
3.5 Tendance exponentielle modifiée
3.6 Courbe de Gompertz
3.7 Courbe logistique
3.8 La méthode des trois points
3.9 Exemple : évolution du produit intérieur brut
3.10 Compléments
Présentation
Exercices interactifs
Exercices supplémentaires
- CHAPITRE 4 - Lissage par moyenne mobile
- 4.1 Introduction
4.2 Moyenne mobile simple
4.3 Choix de l’ordre
4.4 Moyenne mobile centrée
4.5 Moyenne mobile pondérée
4.6 Composition de moyennes mobiles
4.7 Prévision par moyenne mobile
4.8 Compléments
Présentation
Exercices interactifs
Exercices supplémentaires
- CHAPITRE 5 - Méthodes de décomposition saisonnière
- 5.1 Principe de décomposition
5.2 Modèles additifs, multiplicatifs et mixtes
5.3 Méthodes de décomposition saisonnière élémentaires
5.4 Exemple : une série artificielle
5.5 Données corrigées des variations saisonnières
5.6 Prévision par décomposition
5.7 Exemple : les ventes de champagne en France
5.8 Compléments
Présentation
Exercices interactifs
Exercices supplémentaires
- CHAPITRE 6 - Méthodes de lissage exponentiel
- 6.1 Introduction
6.2 Lissage exponentiel simple
6.3 Lissage exponentiel double
6.4 Lissage exponentiel de Holt
6.5 Lissage exponentiel de Winters
6.6 Méthodes de lissage exponentiel amorti
6.7 Compléments
Présentation
Exercices interactifs
Exercices supplémentaires
- CHAPITRE 7 - Régression linéiare multiple
- 7.1 Introduction
7.2 Estimation des paramètres
7.3 Variance résiduelle et coefficient de détermination
7.4 Sensibilité des coefficients de régression
7.5 Coefficient de détermination corrigé
7.6 Significativité d’un coefficient de régression
7.7 Problèmes numériques dans l’estimation des paramètres
7.8 Conditions d’utilisation de la méthode des moindres carrés
7.9 Détection des cas où les conditions ne sont pas satisfaites
7.10 L’exemple du prix de vente d’habitations
7.11 Sélection des variables explicatives
7.12 Sélection de l’échantillon
7.13 Régression multiple sur des séries chronologiques
7.14 Détermination d’un intervalle de prévision
7.15 Compléments
Présentation
Exercices interactifs
Exercices supplémentaires
- CHAPITRE 8 - Autocorrélation et erreurs de prévision
- 8.1 Introduction
8.2 Expression des besoins
8.3 Analyse de la moyenne des résidus
8.4 Notion d’autocorrélation
8.5 Corrélogramme
8.6 Concept de processus aléatoire et de bruit blanc
8.7 Séries chronologiques stationnaires
8.8 Test individuel de bruit blanc
8.9 Test global de bruit blanc
8.10 Recommandations relatives aux tests de bruit blanc
8.11 Conclusions
8.12 Compléments
Présentation
Exercices interactifs
Exercices supplémentaires
- CHAPITRE 9 - Modèles ARIMA
- 9.1 Introduction
9.2 Méthodes de prévision et formes ARIMA
9.3 Introduction aux processus ARMA
9.4 Étude des processus moyenne mobile
9.5 Étude des processus autorégressifs
9.6 Étude des processus ARMA
9.7 Modèles non stationnaires ARIMA, SARIMA et autres
9.8 Compléments
Présentation
Exercices interactifs
Exercices supplémentaires
- CHAPITRE 10 - Méthode de Box et Jenkins
- 10.1 Introduction
10.2 La familiarisation avec les données
10.3 L’analyse préliminaire
10.4 La spécification du modèle (ou identification)
10.5 L’estimation des paramètres
10.6 L’adéquation du modèle (ou validation)
10.7 La prévision
10.8 L’interprétation des résultats
10.9 Conclusions
Présentation
Exercices interactifs
Exercices supplémentaires
- CHAPITRE 11 - Régression à erreurs autocorrélées
- 11.1 Introduction
11.2 Corrélation croisée et processus aléatoire bivarié
11.3 Modèle de régression à erreurs ARIMA
11.4 Modèle de fonction de transfert
11.5 Modèle d’analyse d’interventions
11.6 Conclusions générales
Présentation
Exercices interactifs
Exercices supplémentaires
- CHAPITRE 12 - Méthode X-12-ARIMA
- Présentation
Exercices interactifs
- CHAPITRE 13 - Méthode TRAMO/SEATS
- Présentation
Exercices interactifs
- Bibliographie
- Index