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Record W1981398737 · doi:10.7202/039370ar

Montrer l’autre, faire apparaître notre relation à l’autre

2010· article· fr· W1981398737 on OpenAlexaffvenueabout
Karoline Truchon

Bibliographic record

VenueEthnologies · 2010
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicParticipatory Visual Research Methods
Canadian institutionsUniversité Laval
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

À Montréal, dans certains quartiers économiquement défavorisés, mais aussi ailleurs, un jeune homme à la peau noire est souvent « vu » et « perçu » comme un bandit et/ou une victime, actuels ou en devenir. Cette exclusion sociale fondée sur la couleur de la peau est également partagée par des résidents d’habitations à loyers modiques (HLM) de la métropole. Par conséquent, se sortir de cette image stéréotypée par la découverte d’une autre culture était un des objectifs de l’atelier « Mon Afrique à moi » présentée au cours de l’été 2007 par Fako Soulama, originaire du Burkina Faso et animateur au Centre des jeunes Boyce-Viau, un organisme d’intervention familiale opérant au sein d’un des HLM du quartier Hochelaga-Maisonneuve à Montréal. Or, si les intentions de cet atelier étaient louables et nécessaires, que reste-t-il de l’atelier « Mon Afrique à moi »? Quels ont été les apprentissages des participants et des artisans de cet atelier? Est-ce que des perceptions quant à l’« Africanité » et au vivre-ensemble de personnes aux origines diverses ont changé depuis? Que voudraient montrer les participants de cet atelier s’ils étaient invités à représenter et à diffuser dans l’espace public ce qu’ils en ont retenu? Une pratique reliée à un nouveau média peut-elle devenir une méthode de recherche? Cette note de recherche présente quelques réponses à ces questions en dévoilant de manière réflexive des enjeux reliés à « l’infrastructure de visibilisation » que nous avons mise en place dans le cadre de notre recherche doctorale pour réfléchir en quoi les définitions, articulations et représentations du vivre-ensemble des personnes directement concernées s’arriment ou diffèrent des images et des discours projetés dans l’espace public par les observateurs et décideurs.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.010
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMetaresearch, Meta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesResearch integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.759
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.010
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.004
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.002

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.

Opus teacher head0.406
GPT teacher head0.566
Teacher spread0.160 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations3
Published2010
Admission routes3
Has abstractyes

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