Malaise identitaire : islam, laïcité et logique préventive en France et au Québec
Bibliographic record
Abstract
Ce texte s’appuie sur trois exemples, à savoir la loi de 2004 sur le voile en France, la motion parlementaire de mai 2005 contre les tribunaux islamiques au Québec et les normes de vie de la municipalité de Hérouxville en janvier 2007, pour problématiser les logiques à l’oeuvre dans les rapports entre islam et sociétés démocratiques pluralistes. Bien que ces événements soient éloignés dans le temps et l’espace, nous pensons qu’ils appartiennent au même champ discursif dans lequel l’islam est confronté à la laïcité et aux processus de sécularisation. L’islam sert de « révélateur » aux problèmes d’identité politique et sociale de ces sociétés, alors que son altérité, perçue et construite comme un danger, appelle ces sociétés à y répondre de manière répressive et préventive. Le leitmotiv qui tend à sécuriser l’islam par l’entremise de lois préventives, de codes de conduite et de motions exprime un profond malaise identitaire. En rendre compte permettra à la fois de ne plus reporter ce malaise sur une minorité et sa religion, mais aussi d’inscrire dans un contexte historique le principe de laïcité qui devrait être vu comme un horizon plutôt qu’un donné indépassable.
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 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.013 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".