L’atelier de situations interculturelles : une méthodologie pour comprendre l’acte à poser en contexte pluriethnique
Bibliographic record
Abstract
Depuis une dizaine d’années, une série d’évènements donnent l’impression que le Québec cherche à mieux définir son modèle d’intégration basé sur la notion d’interculturalisme. Mais comment définir l’approche interculturelle et comment savoir si elle favorise véritablement l’inclusion des nouveaux arrivants ? Dans le cadre du partenariat de recherche « Vers une ville interculturelle » nous avons organisé une série d’ateliers pratiques afin de faciliter la mise en commun de ce que les différents acteurs du milieu urbain voient comme situations interculturelles problématiques. Les « ateliers de situations interculturelles » ont donné des réponses préliminaires aux trois questions suivantes : 1) Quelles situations problématiques voyons-nous sur le terrain ? 2) Quels outils sont à notre portée pour répondre à ces situations ? 3) Sur quels cadres d’analyse nous appuyons-nous pour orienter nos actions ? Pendant cet atelier, qui a été organisé dans différents milieux professionnels et institutionnels, les participants ont travaillé en équipe afin d’identifier et d’analyser un nombre limité de situations qui proviennent de leurs milieux d’intervention respectifs. Les résultats préliminaires des ateliers démontrent la difficulté de distinguer entre les situations interculturelles et les préoccupations par rapport aux situations, mais aussi la difficulté de la centration sur les normes et les valeurs de la société d’accueil. L’analyse de plusieurs contextes d’intervention fait ressortir les différences individuelles et organisationnelles et démontre, entre autres, que les intervenants sont souvent pris entre les exigences contradictoires du multiculturalisme et de l’interculturalisme.
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 | 0.023 | 0.041 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.017 |
| Scholarly communication | 0.017 | 0.016 |
| Open science | 0.004 | 0.011 |
| Research integrity | 0.004 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.026 | 0.004 |
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".