L’identité en débat : repères et perspectives pour l’étude du Canada français
Bibliographic record
Abstract
L’on assiste, ces dernières années, à un renouveau des débats sur l’identité du « vieux » Canada français. Plusieurs interprétations s’opposent et postulent des approches distinctes de l’avenir de la francophonie vivant en milieu minoritaire. Deux grandes tendances ou écoles se sont démarquées dans ce débat en milieu minoritaire francophone, soit l’école postnationaliste associée à l’Université de Toronto et aux travaux de Monica Heller et Normand Labrie et l’école néonationaliste canadienne-française représentée par les travaux de Martin Meunier de l’Université d’Ottawa et Joseph-Yvon Thériault de l’Université du Québec à Montréal. Pour les premiers, la référence au Canada français renvoie à une époque révolue. Elle rappelle un discours généalogique, potentiellement conservateur et passéiste. Pour les deuxièmes, la représentation du Canada français en milieu minoritaire francophone témoigne plutôt d’une ambition nationale qui ne veut pas disparaître. Le texte étudie la confrontation entre les deux écoles. Il soutient que bien qu’elle permette d’éclairer une part du débat identitaire, l’opposition entre les deux écoles est peut-être plus artificielle qu’on le croit généralement.
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 | 0.004 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.050 | 0.024 |
| Scholarly communication | 0.015 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.004 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".