Discours public québécois sur l'affaire du mot en « n » : entre dénonciation d'une insulte raciale et défense des libertés universitaires
Notice bibliographique
Résumé
Résumé S'intéressant au débat public québécois concernant l'affaire du mot en « n », survenue en 2020 à l'Université d'Ottawa, cet article vise à déterminer comment les discours de déni du racisme produits par les membres des groupes dominants se maintiennent au sein de l'espace public, malgré les critiques anti-racistes produites par les membres des groupes dominés. En combinant la théorie critique de la race, la théorie de l'injustice et l'ignorance épistémiques et la théorie des actes de discours, cet article propose une analyse critique du discours médiatique québécois sur l'affaire du mot en « n ». Il retrace ainsi les positions dénonçant l'utilisation du mot en « n » comme une insulte raciale et une manifestation du racisme systémique et celles justifiant la nécessité de protéger la liberté universitaire et la liberté d'expression face à une culture de l'annulation menaçant de les censurer. L'analyse du cas québécois révèle que le déni public du racisme reproduit des injustices herméneutiques à l’égard des critiques anti-racistes, particulièrement celles formulées par les communautés noires, et cela à travers un nouveau mécanisme linguistique que je nomme les « déviations illocutoires ».
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,023 | 0,020 |
| Communication savante | 0,009 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».