Bibliographic record
Abstract
Éléments d'une enquête 1Question universelle, le racisme est évidemment aussi une question québécoise -il faut le souligner d'emblée tant le problème se trouve très souvent réduit à quelques accidents de parcours, regrettables certes, mais suffisamment circonstanciels pour ne pas susciter d'interrogation en profondeur.Est-il possible de tenir sur la question du racisme, et surtout du racisme au Québec, un discours qui ne sombre pas d'entrée de jeu dans la dénégation, la bonne conscience, les raccourcis faciles, tout en évitant l'amalgame et Fautoflagellation?Le racisme, au-delà des théories que l'on peut en proposer, se manifeste dans des situations très matérielles et physiques : les milieux de travail, le logement, les actions policières, et il nourrit une multitude de gestes, d'attitudes, de paroles aussi bien que de silences.Il y eut une époque (au xix e siècle et pour une partie du XX e siècle) où il s'organisait ouvertement en théorie et en idéologie.Ce racisme explicite et motivé trouve encore une voix dans certains groupes extrémistes (néonazis, apôtres de la suprématie blanche) et parmi des cercles scientistes, mais il tend de nos jours à être l'objet d'une très large réprobation.Dans la grande majorité des cas, le racisme contemporain, au Québec comme ailleurs, demeure un phénomène
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.028 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".