Min REUCHAMPS (dir.), Minority Nations in Multinational Federations. A Comparative Study of Quebec and Wallonia
Bibliographic record
Abstract
Délicate mais nécessaire entreprise que celle d'aborder la question des fédérations multinationales d'un point de vue comparatif.C'est leur capacité à surmonter les crises dont elles sont périodiquement affectées qui attire en général l'attention des chercheurs.Les cas du Pays basque en Espagne, de la Bavière en Allemagne, du Québec au Canada, de la Flandre en Belgique et, plus récemment, de l'Écosse au Royaume-Uni sont là pour le prouver.Dans le passé, c'était presque une règle de rapprocher le Québec de la Flandre, du fait des similitudes entre les deux régions : elles représentaient les exclus, ou les faibles, au sein de leurs États respectifs.Les choses ont cependant changé depuis, la Flandre étant, en Belgique, la région de loin la plus riche et la plus peuplée.Désormais, c'est la comparaison entre le Québec et la Wallonie qui s'impose.Les auteurs de ce collectif s'y attachent en privilégiant l'analyse, menée de l'intérieur, des deux régions conçues comme étant des réalités autonomes, par rapport à celle des relations que ces deux unités entretiennent avec les structures fédérales dont elles font partie.En tant que le Québec et la Wallonie font figure de petites patries, un regard attentif doit être porté sur ce qui se passe à l'échelle locale.Telle est la prémisse des travaux réunis dans ce volume.On la retrouve aussi bien dans Min REUCHAMPS (dir.),Minority Nations in Multinational Federations.A Compar...
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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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 0.002 |
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".