Redessiner les espaces francophones au présent : la prise en compte de l’immigration dans la recherche sur les francophonies minoritaires au Canada1
Bibliographic record
Abstract
Le déclin du nombre des Canadiens ayant le français comme première langue officielle parlée a conduit l’État et les communautés francophones en milieu minoritaire à penser l’immigration comme une source de « vitalité ». Des plans spécifiques d’attraction et de rétention des immigrants francophones ont alors été mis en place depuis le début des années 2000, faisant qu’aujourd’hui une proportion plus importante de la population francophone installée à l’extérieur du Québec est immigrante et elle est à l’origine de nouveaux espaces francophones, plurilingues et multiculturels. Dans cet article, nous proposons une analyse critique de la prise en compte et des représentations de l’immigration dans la recherche sur les minorités francophones et ses liens avec les débats relatifs à l’identité canadienne. Nous analysons ensuite le renouveau des recherches compte tenu de l’intérêt récent mais soutenu pour l’immigration francophone. Nous en soulignons les principaux thèmes tout en mettant l’accent sur la spécificité « partenariale » du mode de production, comme certaines de ses limites.
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 | 0.006 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.020 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".