Bibliographic record
Abstract
Dans le domaine de la recherche sur l’ethnicité, la notoriété de Fredrik Barth n’est plus à faire. La reconnaissance qu’on lui témoigne à travers le monde depuis une cinquantaine d’années paraît inaltérable. Elle ne porte toutefois que sur quelques aspects très ciblés de son travail qui s’est finalement cristallisé autour de la notion de frontières (1969). Il est probable qu’une perspective aussi étroite ait contribué non seulement à une réduction de la pensée de Barth, mais aussi à la perte d’une certaine densité de la pensée constructiviste dans l’étude de l’ethnicité. Ma proposition consiste à montrer que la métaphore des frontières est un outil puissant indispensable à la modélisation des systèmes ouverts. Cette démonstration me permet deux choses : d’abord, de fournir quelques arguments à l’appui de mon hypothèse de l’engagement de Barth dans un constructivisme respectueux de tous les préceptes de la démarche systémique ; et de convaincre ensuite le lecteur de l’importance pour les études ethniques de fonder sur de meilleures assises la construction des connaissances qu’elles diffusent au sujet des différences humaines. La démarche dans son ensemble peut être considérée comme un plaidoyer pour une meilleure épistémologie des études ethniques, notamment dans le riche contexte des études ethniques à Montréal et au Québec.
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 | 0.006 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.021 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| 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".