La construction des frontières nationales à l’ère numérique : analyse critique des discours en ligne sur l’immigration et les minorités racialisées au Québec
Bibliographic record
Abstract
Cette recherche vise à étudier les transformations contemporaines du nationalisme au Québec en se penchant sur les représentations sociales de citoyennes et citoyens qui appartiennent au groupe ethnique majoritaire canadien-français. Alors que nombre d'études se sont intéressées aux discours des élites, le regard analytique est ici porté sur le discours qui vient d'en bas, soit celui des "majoritaires ordinaires". Les discours sur l’immigration et la « diversité » sont aujourd’hui largement relayés dans l’espace numérique où toutes et tous peuvent exprimer publiquement leurs intérêts, opinions et identités. Quelles sont les représentations dominantes des immigrants et minorités racialisées dans les pratiques discursives numériques ? Quelles conceptions de la communauté imaginée nationale et de ses frontières donnent à avoir ces discours sur les Autres ? Il s’agit d’analyser et de contextualiser le phénomène global de diffusion de discours nationalistes sur les médias sociaux – aussi bien exclusif qu’inclusif – et d’étudier empiriquement leurs rapports avec les processus de catégorisation ethnique et de racialisation. Suivant un cadre analytique inspiré des théories critiques du nationalisme, de la race et de la blanchité, les médias sociaux sont entendus comme de nouveaux sites de pouvoir où le discours est influencé et conditionne les inégalités racialisées. Le matériau d'analyse est fait de discours émis librement par les utilisateurs sur les médias sociaux. Plus spécifiquement, est analysé un corpus constitué de 3000 commentaires rédigés en réaction à des articles médiatiques publiés sur la plateforme Facebook. 45 articles ont été retenus et ils sont produits par les cinq plus grands médias québécois. Les données analysées ont été produites dans le cadre de trois événements polarisants: les débats sur le plan gouvernemental de rétablissement de réfugiés syriens à l'automne 2015; le référendum sur le projet de cimetière musulman dans la région de Québec à l'été 2017; et l'arrivée de demandeurs d'asile d'origine haïtienne à l'été 2017. La méthodologie est inspirée de l'Analyse Critique de Discours (CDA) et, plus particulièrement, de l'Approche Discursive Historique (DHA). Les résultats de l'analyse permettent de voir une forte prévalence de discours qui cadrent les événements de façon négative. Sont identifiés les principaux lieux communs et stratégies argumentatives qui servent à légitimer des exclusions et des inclusions sélectives tout en niant le racisme. Les commentateurs cherchent à légitimer leurs postures exclusivistes ou restrictives par l’association de l’Autre à des menaces d’ordres économique, sécuritaire, démocratique-légale et culturelle. Les résultats montrent toute l’importance d’analyser le discours sur l’identité et l’altérité en retraçant les articulations entre les sphères économiques, politiques et culturelles, et ce, en les situant dans leurs contextes d’énonciation ainsi que dans la conjoncture contemporaine. Les dynamiques de présentation positive de soi et de présentation négative de l'Autre se font globalement à travers l'établissement d'une relation triangulaire empreinte de ressentiment où "le peuple" est présenté comme étant injustement désavantagé et mis à risque par des élites qui accorderaient des avantages indus à des "étrangers" au détriment de ceux qui sont vus comme appartenant et méritant davantage.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.015 | 0.016 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".