Repenser les catégories de « majorité » et de « minorité » : l’islamisme comme phénomène minoritaire dans les sociétés occidentales
Bibliographic record
Abstract
Les politiques d’intégration sont généralement pensées, justifiées et analysées en faisant référence, explicitement ou implicitement, aux catégories de minorité et de majorité. Le rapport entre les deux catégories est considéré comme fondateur du cadre régissant la gestion de la diversité. Or, bien que fondamental, ce rapport est à questionner d’un point de vue théorique et empirique. De plus, les flux de personnes et d’informations font que des minorités locales entretiennent des liens avec des majorités à des niveaux nationaux et transnationaux, et que des majorités locales peuvent se trouver en situation de minorité. Ceci est particulièrement vrai dans le cas des « petites nations » comme le Québec. L’article a pour objectif de problématiser le rapport majorité/minorité, les processus sociaux de différenciation et de hiérarchisation et les liens transnationaux qui mettent en relation des minorités locales avec des discours majoritaires. Le cas des musulmans au Québec servira de référence à cette réflexion.
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 | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.025 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".