Qui dit mal entendre ? La médiation du sens en groupe interculturel
Bibliographic record
Abstract
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 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 | 0.005 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.026 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.010 |
| Open science | 0.001 | 0.008 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".