Deux modèles d'intégration politique: Le multiculturalisme canadien et le républicanisme français
Bibliographic record
Abstract
Cette recherche aborde la question de la transformation du modèle français d'intégration, vers une forme apparentée au multiculturalisme. Le but de cette recherche est de proposer la conception d'un modèle hybride d'intégration à partir d'une comparaison de deux modèles: le multiculturalisme canadien et le républicanisme français. Ce modèle hybride proposé fut baptisé de "multipublicanisme". Bien que de comparer le multiculturalisme avec le républicanisme soit paradoxale, il semble exister des liens intéressants dans l'arène intellectuelle afin de concevoir un nouveau modèle d'intégration pour le Canada et la France. Depuis plusieurs années, on assiste à des débats théorique et médiatique sur la situation de la laïcité (en France), des accommodements raisonnables (au Québec/Canada) sans oublier les problèmes qui émergent dans les villes canadiennes et les banlieues françaises. La présente thèse s'inscrit dans une démarche théorique et se penche sur la transformation progressive actuelle du modèle d'intégration français républicain vers une forme apparente au modèle d'intégration multiculturel canadien et ce, autour des plans religieux et urbains. Partant de grandes traditions théoriques (formelle et pragmatique), nous avons été en mesure de concevoir une définition embryonnaire du multipublicanisme qui pourrait servir à l'avancement de la recherche sur les questions d'intégration en France et au Canada.
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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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.001 |
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".