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Record W2478220222 · doi:10.29092/uacm.v12i28.34

Los migrantes en las elecciones de Quebec en 2014: democracia republicana vs. populismo identitario

2015· article· es· W2478220222 on OpenAlexaboutno aff
Hugo Rangel Torrijo

Bibliographic record

VenueAndamios · 2015
Typearticle
Languagees
FieldSocial Sciences
TopicCanadian Policy and Governance
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

En 2014 se llevaron a cabo elecciones en Quebec, en ellas los migrantes fueron actores políticos de primer plano. El populismo identitario dominante tomó como blanco de ataque a los migrantes y sus religiones (principalmente la musulmana), pretendiendo que constituían un peligro para el estado laico de “modelo francés”. La participación de inmigrantes académicos y ciudadanos en general revirtió el populismo dominante de los medios de comunicación así como el poderoso discurso oficial. Mostramos que el discurso gubernamental polarizante fue criticado por los medios de comunicación y mermó la participación y el apoyo de su electorado. La votación mostró una movilización sin precedentes de los grupos de inmigrantes que contribuyó a la derrota del gobernante Partido Quebequense en dichas elecciones (Auger, 2014 y Alec Castonguay). Estas elecciones contrastan con la tendencia en Europa, donde los discursos populistas identitarios cuentan con un creciente apoyo electoral. Se señala que las elecciones se llevaron a cabo en el contexto de exclusión social de los migrantes por un discurso populista. El presente texto es fruto de un análisis de contenido de los diarios así como una observación participante durante la campaña electoral y la experiencia personal como migrante y analista de procesos electorales canadienses en los últimos años.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.184
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.001

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.

Opus teacher head0.012
GPT teacher head0.293
Teacher spread0.280 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations1
Published2015
Admission routes1
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