The Subject of Multiculturalism:
Notice bibliographique
Résumé
Contemporary political theory debates about multiculturalism largely take for granted that it is “culture ” and “cultural groups ” that are to be recognized and accommodated. Yet, the discussion tends to draw on a wide range of examples involving religion, language, ethnicity, nationality, and race. Culture is a notoriously overbroad concept, and all of these categories have been subsumed by or taken to be synonymous with the concept of culture. Consider some prominent examples. In Charles Taylor’s account, culture is understood primarily in terms of language. Each language is taken to be the expression of the authentic identity of a Volk. The culture of Quebec, Taylor says, “means in practice the French language.”1 Beyond language, the ‘politics of recognition ’ that Taylor explores in his seminal essay seems to encompass not only claims by ethnic and national minorities but also by women and racial minorities for the recognition of the equal worth of their collective identities.2 The attempts by American educators in the 1970s, 80s, and 90s to include the cultural contributions of Native Americans, African Americans, and Asian Americans in school curricula is one prominent example.
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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 | 0,010 | 0,008 |
| 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 | 0,017 | 0,062 |
| Communication savante | 0,012 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
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 ».