Repenser le Québec dans un Canada multinational. Pour un modèle fonctionnel de la citoyenneté
Bibliographic record
Abstract
Pour plusieurs, la fragmentation des identités et des appartenances se présente comme une menace à l’établissement d’une citoyenneté commune et partagée et à la protection équivalente des droits individuels sur un territoire donné. Cet article soutient, en se référant particulièrement au cas canadien, que cette crainte est alimentée par une vision jacobine de l’État qui s’avère problématique dans les États multinationaux, pouvant même conduire à son éclatement. Deux éléments retiennent l’attention. D’abord, la présence de référents identitaires particuliers n’est pas nécessairement contradictoire avec l’établissement d’une citoyenneté qui subsume les différences, à la condition que celle-ci accepte et reconnaisse qu’il existe plusieurs niveaux d’appartenance. C’est pourquoi dans le cas d’États plurinationaux, et plus particulièrement dans ceux qui s’inspirent des principes du fédéralisme, la citoyenneté peut être fonctionnelle plutôt que fondée sur une dynamique d’homogénéisation des différences. Ensuite, cette citoyenneté fonctionnelle, dans un espace politique qui se veut démocratique et inclusif, doit se fonder sur un ensemble de droits fondamentaux devant être considérés à la lumière de la préservation de la communauté première d’appartenance.
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 | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| 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".