La diversité religieuse comme expérience urbaine : controverses et dynamiques d’échange dans la métropole montréalaise
Bibliographic record
Abstract
Les métropoles canadiennes se caractérisent depuis les années 1980 par un redéploiement significatif de la diversité religieuse, lié en partie aux transformations de l’immigration. En revanche, la prise de conscience par nombre d’acteurs municipaux de ces transformations et des enjeux qui y sont associés est plus récente. Dans les lignes qui suivent nous nous penchons sur une de ces métropoles et abordons la « super diversité » montréalaise à travers la question des lieux de culte. Notre propos est organisé en deux temps. Dans une première partie, nous montrons que la « super diversité » est à la fois le résultat de l’immigration et d’un processus de différenciation interne des groupes religieux, induisant un paysage religieux plus complexe que jamais. Cette complexité se présente certes comme un émiettement institutionnel mais se traduit aussi, et c’est ce qui nous intéresse ici, par une grande variété de formes prises par les lieux de culte dans l’espace urbain. Dans une seconde partie, nous proposons l’hypothèse selon laquelle la question des lieux de culte peut, pour peu que l’on sorte d’une définition purement technique de l’aménagement, devenir un élément clef du dialogue interculturel si l’on met l’accent sur les transactions sociales originales qui engagent de multiples acteurs parfois en conflit.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| 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".