Réalité et dérives de l’extrême droite au Québec : entrevue avec David Morin
Bibliographic record
Abstract
Professeur de sociologie au Cégep Lionel-Groulx S.C. -Commençons par définir ce qu'est l'extrême droite. Dans son ouvragePourquoi les pauvres votent-ils à droite ? 2 , Thomas Franck faisait la radiographie de cette frange de l'électorat séduite par le populisme de droite.En quoi la montée des populismes atteste-t-elle toujours de ce phénomène ?D. M. -Il faut ici éviter un double piège : celui de mettre tout le monde dans le même sac, les catégories fourre-tout étant rarement propices à des analyses éclairées et celui de reproduire sans les questionner les nouvelles catégories (droite alternative, ultradroite, droite radicale, etc.) le plus souvent créées par les groupes eux-mêmes, passés maîtres dans l' art des euphémismes et du double discours pour éviter l' anathème, sous couvert de propos politiquement plus corrects.Il faudrait plutôt parler des extrêmes droites au pluriel, car ce terme recouvre des réalités historiques et des mouvements assez variés et disparates.Ainsi, l' extrême droite « classique », ouvertement raciste, haineuse et parfois violente, semble de manière générale moins attractive -encore que ce ne soit pas vrai partout si l' on regarde les États-Unis, la Grèce ou la Hongrie -par rapport à la montée de mouvements nationaux populistes ou néopopulistes, aux discours xénophobes plus policés, qui tentent de s'insérer dans le jeu démocratique, comme en Europe
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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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.017 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".