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Record W2566859130 · doi:10.7202/1034074ar

Au-delà du multiculturel : nationaux, étrangers et citoyens. Urbanisation généralisée et transnationalisation

2015· article· fr· W2566859130 on OpenAlexvenueno aff
René Gallissot

Bibliographic record

VenueInternational Review of Community Development · 2015
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicMulticulturalism, Politics, Migration, Gender
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le multiculturel n’est peut-être qu’un feu follet courant sur une transformation de base : l’urbanisation généralisée et la généralisation des cultures urbaines. Retardée en France, l’urbanisation ne s’accomplit que dans les trois dernières décennies. C’est donc pour la première fois que les générations jeunes sont, dans leur masse, socialisées et acculturées par la ville. Pour les jeunes issus de l’immigration, la ville est en outre le lieu de francisation, et c’est donc en ville que se produit une surexcitation des conflits dits ethniques, suivant la ligne de partage entre les nationaux français, les nationaux européens auxquels l’on reconnaît l’équivalence nationale et les immigrés. L’immigré est celui qui n’est pas français d’origine. Cette discrimination lui dénie et une nationalité propre et la pleine citoyenneté française, pour l’ethniciser comme musulman, noir, asiatique, etc. La différence dite d’origine et de culture masque la différenciation raciale qui sépare l’Europe du Tiers Monde. Sous couvert multiculturel, la culture des jeunes répercute les cultures urbaines; celles-ci sont le signe d’un cosmopolitisme nouveau; elles révèlent qu’opère en profondeur un procès de transnationalisation qui met en cause la centralité nationale et dissocie la citoyenneté de la nationalité.

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)0.006
metaresearch head score (Gemma)0.003
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: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.878
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0060.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0000.002
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.222
GPT teacher head0.430
Teacher spread0.209 · 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

Citations0
Published2015
Admission routes1
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