Et si l’on parlait des Français ? Perception des immigrés en France, attitudes, opinions et comportements
Bibliographic record
Abstract
Pour cerner les représentations, opinions et attitudes des Français à l’égard des « immigrés » en rapport avec leurs propres comportements sociaux et pratiques culturelles, on a interrogé 145 personnes de nationalité française vivant en Île-de-France. On a dégagé cinq types d’attitudes associant, selon des combinaisons variables mais non aléatoires, des positions à l’égard de l’immigration et des immigrés et des pratiques personnelles (sociabilité, engagement, orientation). L’analyse de la cohérence interne des attitudes fait apparaître deux grands facteurs de tension. Le premier provient d’une certaine contradiction entre les dimensions nationale et sociale, l’exclusion civique s’opposant à l’égalitarisme social. Le second concerne les limites du pluralisme jugé admissible, selon que l’on privilégie la liberté d’expression et l’autonomie culturelle ou que l’on recherche une certaine homogénéité idéologico-culturelle centrée sur des valeurs partagées. Ce sont des conceptions différentes de la société française, de sa propre intégration et de son avenir qui transparaissent dans ces prises de position, tandis que s’y expriment les tensions identitaires concernant la façon dont on peut, aujourd’hui, ou dont on pourra, à l’avenir, « être Français ».
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".