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Enregistrement W4399824903 · doi:10.1515/9782763799483

Adaptation et socialisation des minorités culturelles en région

2012· book· fr· W4399824903 sur OpenAlexaboutno aff
Yvan Leanza, Camille Brisset, Colette Sabatier

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook
Languefr
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgriculture and Rural Development Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le monde occidental d'aujourd'hui ne cesse de se diversifier culturellement. Alors que cette diversité et ses manifestations psychosociales sont principalement étudiées dans les grands centres urbains tels que Montréal ou Paris, l'ouvrage que nous proposons se centre sur les régions éloignées de ces pôles ; l'histoire de la diversité culturelle s'y est écrite différemment et les défis qui l'accompagnent sont tout autres. Cet ouvrage est le résultat de deux journées de débats et d'échanges sur le thème « Adaptation et socialisation des minorités culturelles en région ». Une dizaine de chercheurs de différentes disciplines se sont interrogés sur les processus d'adaptation et de socialisation des minorités culturelles dans les territoires situés hors des grands centres urbains, « en région » dit-on au Québec. Leur réflexion a porté sur toutes les minorités culturelles, qu'elles relèvent de l'immigration ou des populations installées depuis plusieurs siècles, comme les Premières Nations au Québec et les Basques en Aquitaine, en France. Ils ont cherché à comparer les expériences de ces populations et à explorer les changements à moyen et à long termes pour la société. Au final, et au-delà des différences de statut et de parcours (historique et migratoire), c'est la question de l'existence d'un « effet région » sur les minorités et les rapports entre elles et le groupe dominant qui est débattue.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,497
Score d'incertitude au seuil0,988

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,006
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,216 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
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