Bibliographic record
Abstract
Les minorités nationales au Québec et en Nouvelle-Zélande Les minorités nationales inspirent des débats en philosophie ainsi qu'en sciences sociales. Les philosophes « naturalistes » cherchent à résoudre les problèmes en prescrivant des règles universelles de justice procédurale. Les phénoménologues préconisent des méthodes fondées sur la reconnaissance de la valeur des cultures des ethnies dans leur diversité profonde. L'article aborde brièvement la dimension canadienne/québécoise de ce problème. Comment les diverses catégories de citoyens se perçoivent-elles ? Quelles idées se font-elles du concept même de « minorité nationale » ? S'engagent-elles dans ce que Charles Taylor appelle la « politique de la reconnaissance » ? Comment ces représentations se comparent-elles au mouvement actuel de l'« autodétermination » et de la « souveraineté », courant parmi les Maoris de la Nouvelle-Zélande ? Ce mouvement concerne surtout la reconnaissance juridique, territoriale, politique et idéologique réclamée aujourd'hui par les Maoris en tant que « nation ». Le cas néo-zélandais est intéressant du fait que les Maoris de même que les Blancs semblent attaquer le problème lié à la reconnaissance des niveaux profonds de la diversité. L'article montre comment cela fonctionne sur les plans formel et informel des relations.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".