Savoir, pouvoir et standpoint institutionnel : l'impact de la philanthropie minière sur la production du savoir dans les universités canadiennes
Bibliographic record
Abstract
Ce mémoire vise à identifier les principaux impacts des partenariats entreprises-universités sur la production du savoir en explorant le cas spécifique de la philanthropie minière aux universités canadiennes. Notre cadre théorique s'appuie sur une conceptualisation de la relation entre le pouvoir et le savoir inspirée des théoriciens féministes du standpoint et des auteurs postcoloniaux, et enracinée dans les travaux de Michel Foucault et Edward Said. Nous explorons trois réseaux de rapports de force ayant une influence importante sur le standpoint institutionnel de l'université canadienne : les engagements juridiques du gouvernement canadien envers la liberté académique, les politiques fédérales et provinciales d'enseignement supérieur et les tendances récentes en matière de gouvernance et de planification stratégique au sein de l'université. L'analyse indique une transformation du rôle de l'université dans la société canadienne de nos jours. La question de la philanthropie minière aux universités canadiennes s'inscrit dans ce contexte. Nous problématisons cette dernière à la fois en fonction de l'importance de l'industrie minière pour le Canada, de la controverse entourant l'industrie minière et de la littérature sur la philanthropie en général. Nous présentons une compilation de dons provenant du secteur minier aux universités canadiennes entre 1995 et 2013. Les dons de Peter Munk et Barrick Gold Corporation à l'Université de Toronto sont utilisés pour évaluer l'hypothèse selon laquelle la relation de pouvoir asymétrique entre les donateurs miniers et les bénéficiaires universitaires permet la subordination des priorités académiques à celles de l'industrie minière. Nous démontrons comment la liberté académique, l'autonomie institutionnelle et la transparence sont compromises par le contenu des protocoles d'entente qui régissent les dons, par l'impact de ces derniers sur l'image publique de l'université et par des processus de négociation fermés qui engendrent de la désinformation et de la méfiance. Nous concluons en examinant des questions liées à l'intention du donateur et à la responsabilité de l'administration universitaire. \n______________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : industrie minière, philanthropie, théorie du standpoint, liberté académique, production du savoir universitaire, enseignement supérieur 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 | 0.006 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.017 | 0.023 |
| Scholarly communication | 0.015 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.013 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".