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Record W3093334398 · doi:10.7202/1075252ar

Qui dit mal entendre ? La médiation du sens en groupe interculturel

2020· article· fr· W3093334398 on OpenAlexaffvenue
Lucille Guilbert, Stéphanie Arsenault, Marie-Élisa Fortin

Bibliographic record

VenueAlterstice Revue internationale de la recherche interculturelle · 2020
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicDiaspora, migration, transnational identity
Canadian institutionsUniversité Laval
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cet article présente certains résultats de la recherche « La construction et la déconstruction des incompréhensions culturelles en contexte migratoire et la construction d'attitudes positives dans les relations interculturelles par le biais de groupes de pairs intergénérationnels en se fondant sur le modèle interculturel coopératif d’accompagnement mutuel (MICAM) » (projet CRSH). Son objectif plus spécifique est de présenter la manière dont se coconstruit le sens qui émerge de l’identité personnelle des participants et qui oriente le vouloir et le pouvoir entendre dans un groupe interculturel. Après une amorce de réflexion autour des notions polysémiques de racisme et de malentendu, nous présentons le MICAM, dispositif de médiation culturelle et interculturelle, utilisé ici comme outil de collecte des données et creuset des interactions entre deux groupes interculturels intergénérationnels. Le cadre d’analyse, inspiré des enjeux de la communication de Mucchielli et de l’analyse de la conversation de Traverso et de Grinschpoun, a conduit à dégager quelques interprétations émergentes, en particulier une tendance à la généralisation, un binôme rationnel/irrationnel, des thèmes diviseurs nécessaires à exprimer, des thèmes rassembleurs et constructeurs de représentations positives et enfin une vulnérabilité qui suscite capital de sympathie et écoute de qualité. Nous constatons qu’un processus de médiation se développe harmonieusement en présence d’une posture relationnelle, c’est-à-dire lorsque l’énergie groupale s’oriente sur la personne qui est présente devant nous avec son histoire et ses caractéristiques propres.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.011
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMetaresearch, Meta-epidemiology (narrow), Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.858
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.011
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.001

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.

Opus teacher head0.115
GPT teacher head0.354
Teacher spread0.239 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations4
Published2020
Admission routes2
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