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Enregistrement W4389105331 · doi:10.7202/1107480ar

Colonisation, racialisation, recolonisation : sur quelques dynamiques autour des communautés francophones des Prairies

2023· article· fr· W4389105331 sur OpenAlexaffvenueabout
Jérôme Melançon

Notice bibliographique

RevueCahiers franco-canadiens de l Ouest · 2023
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCanadian Identity and History
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesEthnologyArtSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les communautés francophones des Prairies, comme ailleurs au Canada, participent aux dynamiques liées au colonialisme d’où elles tirent leurs avantages relativement aux autres groupes linguistiques et d’où elles reprennent leurs structures internes qui tendent à favoriser les populations blanches et d’origines culturelles et religieuses européennes. Dans cet article, je vise à développer une conception dynamique du colonialisme en mettant l’accent sur le processus de colonisation et sa continuation contemporaine par la racialisation et la recolonisation. Pour ce faire, je m’appuie sur les travaux de Joyce Green et d’Himani Bannerji qui utilisent toutes deux les concepts de racialisation et de recolonisation et l’appliquent à des situations précises qui touchent tant aux peuples autochtones qu’aux personnes racialisées, nouvellement immigrées ou dont les familles sont établies depuis plusieurs générations. La présentation de chacun de ces concepts est suivie à chaque fois d’une application à la francophonie canadienne. De cette contribution avant tout philosophique à la compréhension de la place de la francophonie dans l’ordre colonial canadien ressort une relativisation des communautés francophones, où celles-ci sont certes minorisées sous certains aspects, mais bénéficient néanmoins des structures coloniales et raciales de l’État canadien et contribuent à les maintenir en place.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,675
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0100,014
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,236 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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