It was a cinema; it is now the house of God! Les Églises sans église ou le renversement des contraintes spatiales en opportunités
Bibliographic record
Abstract
Questionner la place de la religion en contexte urbain passe par des analyses qui s’intéressent à l’inscription spatiale des groupes religieux. Cette dernière se traduit notamment par la présence de lieux de culte qui, par leur visibilité, soulignent sur le plan spatial, la présence sociale des communautés dans la ville. Pourtant, certains groupes religieux ne possèdent pas de lieu en propre, et louent des théâtres, des salles de cinéma ou des salles de spectacle. Un terrain de recherche en cours auprès de trois églises évangéliques montréalaises est l’occasion de montrer que ces pratiques relèvent de stratégies et ne résultent pas seulement d’un processus d’adaptation à des contraintes externes. L’objectif de ces stratégies est de réduire les « chicanes sélectives » qui créent de la distance entre la communauté et les potentiels fidèles. Prenant appui sur des travaux de sociologie des religions et sur une démarche ethnographique en cours, je montre comment ces trois Églises renseignent sur le nouveau visage du Christianisme contemporain qui, s’éloignant du rite religieux, privilégie la performance religieuse, et se moule ainsi dans la société urbaine québécoise.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".