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Record W2604640064 · doi:10.1017/s0008423915000724

« Faire la politique soi-même » : le cas des mobilisations contre le gaz de schiste au Québec

2015· article· fr· W2604640064 on OpenAlexaboutno aff
Pascale Dufour, Laurence Bhérer, Christine Rothmayr Allison

Bibliographic record

VenueCanadian Journal of Political Science · 2015
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicSocial Sciences and Governance
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Résumé La littérature sur l'engagement militant a caractérisé les transformations récentes du militantisme comme faisant partie d'un processus de « personnalisation du politique ». Pour des raisons structurelles et/ou culturelles, les citoyens engagés développeraient un nouveau rapport au politique, recherchant une satisfaction personnelle dans leur engagement. Nous proposons une lecture alternative, interprétant plutôt cette transformation comme dudo-it-yourself (DIY) politics, soit le fait de « faire la politique soi-même ». À partir des mobilisations contre le gaz de schiste au Québec, nous montrons que leDIY politicsest le résultat « logique » (au sens de rationnel) et nécessaire du fait que ces citoyens s'opposent à des manques institutionnels qui menacent leurs conditions de vie. Ainsi, plus que la recherche d'un plaisir personnel, il s'agit plus prosaïquement de réactions contingentes à une situation, une réponse à la fois individuelle et collective à une situation vécue et perçue comme problématique. Dans le conflit sur le gaz de schiste au Québec, notre cas d’étude, nous montrons : 1) que le motif premier de l'engagement peut être compris comme le passage d'un « territoire du moi » à un « territoire du nous » et 2) que c'est une double insuffisance de représentation qui a soutenu l'engagement citoyen : défaut de la représentation institutionnelle et défaut de la représentation par les acteurs collectifs déjà en place.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.057
Threshold uncertainty score0.417

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0160.008
Scholarly communication0.0040.001
Open science0.0010.003
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0130.000

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 head0.048
GPT teacher head0.327
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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
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

Citations8
Published2015
Admission routes1
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