Bibliographic record
Abstract
Nous voudrions soutenir dans le bref exposé qui suit la thèse que les notions de groupe ethnique et de relations ethniques sont très peu utiles pour expliquer les relations du Québec avec le reste du Canada et le monde international. Ces concepts, nous semble-t-il, mettent trop l'accent sur l'aspect linguistique et culturel et négligent les autres niveaux de la réalité sociale et économique. Sous le couvert de la langue, c'est un système de valeurs, une forme d'organisation sociale, des techniques même, que l'on veut promouvoir ou sauvegarder. Plus profondément encore, sous la lutte ethnique se révèle une définition de la société globale idéale ; définition qu'une élite en possession du pouvoir ou à la recherche du pouvoir veut rendre collective. L'ouverture du groupe ethnique sur le monde et sur les relations internationales va dépendre non pas du succès ou de l'insuccès de la lutte ethnique mais plutôt de la définition de la société idéale proposée à l'acceptation collective des membres de cette société. Ce sont ces quelques propositions que nous voudrions essayer d'illustrer en analysant à grands traits les caractéristiques du nationalisme canadien-français ancien et nouveau. Après cette courte monographie, nous essaierons de préciser comment la notion de société globale pourrait être utilisée avantageusement dans l'étude des relations ethniques.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| 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".