Bibliographic record
Abstract
La gestion de la diversité est un enjeu de taille dans les sociétés d’accueil occidentales et les modèles sont nombreux pour tenter de maintenir une certaine cohésion sociale au sein de celles-ci. Au Canada, le multiculturalisme a été le modèle privilégié de mode de gestion de la diversité. Il s’agit d’un paradigme qui présente néanmoins des limites que le fait religieux ne cesse de mettre à l’épreuve. En effet, au cours des dernières années l’on assiste, particulièrement en Occident, à une tension croissante entre le sécularisme, principe fondateur et organisateur des politiques multiculturelles, et le religieux, souvent relégué au domaine de la croyance et du symbolisme, bref à la sphère privée plutôt que publique. Comment cette tension entre le fait religieux et le sécularisme s’est-elle instituée et comment influence-t-elle la mise en œuvre des politiques de gestion de la diversité telles que le multiculturalisme ? Quels enjeux le fait religieux représente-t-il concrètement en termes de gestion de la diversité ? Comment penser la gestion du vivre-ensemble par-delà cette dichotomie ? Quels paradigmes seraient les plus à même de prendre en compte cette diversité religieuse pourtant inhérente aux sociétés contemporaines ? Telles sont les questions abordées dans cet article.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.000 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.001 |
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.
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".