L’intervention sociale contre le racisme : sortir du multiculturalisme et de la pensée magique
Bibliographic record
Abstract
La lutte contre le racisme est devenu petit à petit l'un des objectifs du service social. Or, selon nous, même si les comportements racistes sont souvent présentés comme un exutoire aux problèmes économiques, le racisme contemporain découle principalement de la logique adoptée par l'État pour faire face aux nouvelles immigrations et à leur intégration dans la société. Ainsi, dans un contexte politique modelé par des revendications identitaires multiples, la politique canadienne du multiculturalisme stigmatise encore davantage ceux qu'elle prétend intégrer et de ce fait alimente la résurgence du racisme et complique l'intervention. Pour expliciter cette thèse, nous retraçons d'abord la genèse du racisme et son évolution dans nos sociétés occidentales modernes. Ensuite, en contextualisant les nouvelles formes d'immigration dans l'espace national canadien, nous démontrons que la politique publique du multiculturalisme a contribué à créer une impasse sur le plan conceptuel, entravant ainsi l'action pour lutter efficacement contre le racisme. Finalement, pour sortir des impasses du multiculturalisme et de la pensée magique, nous proposons aux travailleurs sociaux un cadre alternatif d'intervention sociale.
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 | 0.005 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.018 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".