Le soutien social dans les trajectoires de désengagement de l’extrémisme : parcours et points de vue d’anciens membres de groupes d’extrême droite au Canada
Bibliographic record
Abstract
Au cours des dernières années, les groupes d’extrême droite ont gagné une visibilité grandissante dans l’espace public au Canada comme ailleurs. Alors que chercheurs comme journalistes tentent de mieux comprendre cette mouvance diverse et évolutive, la littérature scientifique disponible demeure avant tout axé sur les groupes et les tendances plus que les mécanismes et les trajectoires individuelles. Ainsi peu de recherches sont venues s’intéresser aux processus dynamiques qui amènent les individus à rejoindre ou à quitter ces groupes. La présente recherche appréhende les trajectoires de désengagement de treize anciens membres de groupes extrémistes de droite canadiens et met en lumière leur point de vue sur ce vécu. À partir d’une méthodologie de récits de vie, nous mettons en perspective l’engagement et le désengagement de ces individus hors de différents groupes d’extrême droite et explorons le rôle du soutien social dans leurs parcours. Alors que les chercheurs tentent de comprendre le désengagement de l’extrémisme en puisant dans les connaissances sur les thématiques de désistance et désaffiliation de groupes criminels, ou encore le désengagement de groupes marginaux, les thèmes abordés par nos sondés nous ont amenés à prendre un pas de côté et mobiliser plutôt la littérature sur le soutien social l’autodéveloppement (mutual aid and self-help). Développée autour des groupes d’entraide entre pairs de type Alcoolique Anonymes (AA), cette littérature nous permet de toucher du doigt des éléments jusqu’à présent peu explorés des trajectoires de désengagement, c’est-à-dire les différentes composantes du soutien social : le soutien affectif, l’intégration sociale (ou le soutien du réseau), le soutien à l’estime de soi, l’aide tangible, le soutien informatif et l’opportunité d’aider les autres (Cutrona & Russel, 1990). Bien que largement idiosyncrasiques, les résultats de cette recherche démontrent que les trajectoires de sorties de l’extrémisme de droite sont parsemées de points de convergence. L’importance du soutien apporté par les proches (parents, conjointes, ami-e-s), la mise en valeur du savoir expérientiel via l’utilisation du modelage et l’opportunité d’aider les autres comme une façon de s’aider soi-même, sont quelques facteurs facilitant le désengagement qui sont explorés dans ce mémoire.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.014 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.000 |
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".