Entre philosophie politique et droit : le cas de la Loi sur la laïcité de l’État au Québec
Bibliographic record
Abstract
L’objectif des auteurs du présent article est double. Ils proposent, d’une part, une critique des fondements normatifs de la Loi sur la laïcité de l’État adoptée en 2019 au Québec. Leur discussion s’appuie principalement sur les thèses élaborées dans leur ouvrage intitulé La nation pluraliste. Repenser la diversité religieuse au Québec (Presses de l’Université de Montréal, 2018). L’essentiel de leur critique consiste d’abord à concevoir un modèle de gestion de la diversité adapté au contexte québécois à partir de la posture libérale républicaine que le philosophe John Rawls expose dans ses écrits tardifs. Ce modèle leur permet ensuite de mettre en évidence certains écueils de la conception de la laïcité défendue par le gouvernement de la Coalition Avenir Québec. D’autre part, leur analyse donne aussi lieu à une réflexion de nature méthodologique sur la manière dont la philosophie politique peut, de façon générale, contribuer à la construction du droit, et ce, en montrant comment leur critique de la Loi sur la laïcité de l’État correspond à un exercice d’opérationnalisation de la méthode de l’équilibre réfléchi telle qu’elle a été justement conçue par Rawls.
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 | 0.003 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.016 | 0.026 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.006 |
| 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".