Récits nationaux gouvernementaux : analyse comparative des guides de citoyenneté canadiens (1947-2012)
Bibliographic record
Abstract
Ce mémoire porte sur les guides de citoyenneté produits depuis 1947 par le gouvernement canadien. Ceux-ci visent à préparer les personnes candidates à la citoyenneté à un examen attestant de leur connaissance du pays, de son histoire, de ses institutions et de ses valeurs. Périodiquement mis à jour, ces guides constituent des récits officiels de l’histoire de la nation. Il s’agira ici d’en étudier les représentations du Canada et de son histoire. L’objectif de cette recherche est triple : (1) identifier les transformations du récit national au fil des éditions des guides ; (2) analyser les types d’acteurs qui y sont posés comme étant les protagonistes de l’histoire canadienne ainsi que les caractéristiques qui leur sont attribuées ; (3) rendre compte des visions du monde social proposées par les guides, c’est-à-dire des catégories et des schémas utilisés pour présenter, interpréter et analyser le Canada. Attentif à la saillance du nationalisme et de l’ethnicité dans les discours, ce mémoire s’inscrit dans une approche constructiviste de ces phénomènes tributaire des apports de Max Weber, de Fredrik Barth et de Benedict Anderson. Il porte ainsi attention aux processus de catégorisation inhérents aux représentations de la nation et de l’ethnicité. Cette démarche vise à comprendre comment la nation canadienne et les acteurs qui la constituent sont construits discursivement dans les guides comme des acteurs nationaux et ethniques. Ce mémoire s’appuie sur une analyse comparative des guides de citoyenneté publiés entre 1947 et 2012. Il mobilise des approches qualitatives de la méthodologie d’analyse de contenu. L’analyse comparative des trames narratives des guides et des personnages qui y sont mis en scène vise à identifier les continuités et les tensions entre les versions du récit national.
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 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.012 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.002 |
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".