Aspects de l’histoire des Franco-Ontariens du Centre et du Sud-Ouest, 1970-2000
Bibliographic record
Abstract
Yves Frenette continue à s’intéresser aux destinées des Franco-Ontariens du centre et du sud-ouest de la province. Il scrute les trois dernières décennies du xxe siècle, examinant, malgré la rareté des sources, certains aspects de l’évolution des Franco-Ontariens des deux régions. Grâce à un important apport migratoire, le nombre de francophones s’accroît dans le Centre, alors qu’il demeure stationnaire dans le Sud-Ouest. À l’orée du xxie siècle, les deux régions abritent 35 % des Franco-Ontariens de la province ; mais, comme la population totale de ces régions a aussi augmenté, le poids de cette francophonie demeure très faible. Néanmoins, ces Franco-Ontariens sont financièrement plus à l’aise et ils sont plus instruits que dans le reste de la province. Par ailleurs, dans les deux régions, les transferts linguistiques vers l’anglais continuent de plus belle, ce qui va de pair avec des transformations sur le plan de l’identité, notamment chez les jeunes. En raison de ces tendances et de l’éparpillement historique de la population de langue française, le réseau institutionnel est ténu et il fait face à de grands défis. Toutefois, le réseau scolaire prend de l’ampleur, notamment au palier secondaire, souvent après des luttes épiques. Après avoir vu le jour, les établissements doivent affronter de nombreux obstacles, le plus important étant leur petite taille. Quant aux programmes postsecondaires en français, ils sont très limités. Ce survol des deux régions permet à l’auteur de contraster l’évolution des communautés franco-ontariennes de Welland et de Toronto. Dans le premier cas, le déclin de la petite ville ouvrière se traduit en parallèle par celui de sa population de langue française, en dépit d’un certain essor institutionnel. À Toronto, par contre, la communauté francophone est dynamique et diversifiée, et traversée de redéfinitions identitaires et de questionnements institutionnels. En épilogue, Yves Frenette se demande si, en dépit du fractionnement qui ressort de son étude, une conscience régionale francophone ne serait pas en voie d’éclosion dans le Centre et le Sud-Ouest, en raison notamment de la fonction métropolitaine de Toronto et de la restructuration des conseils scolaires.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
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.
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".