De la survivance à la vitalité : émergence d’un champ de recherche et institutionnalisation des savoirs experts en francophonie canadienne depuis les années 1980
Bibliographic record
Abstract
L’institutionnalisation du régime linguistique canadien depuis les années 1980 a joué un rôle structurant dans l’organisation actuelle de la collectivité francophone, dans ses représentations d’elle-même, dans ses visées, ses stratégies et ses tactiques d’action collective. Parallèlement à la réorganisation du réseau associatif francophone et à l’intensification de ses liens avec l’État, un champ scientifique propre aux communautés francophones en situation minoritaire s’est institutionnalisé. Ce champ a permis l’émergence d’un nouvel acteur francophone : l’expert. Les savoirs experts s’appuient sur trois principales notions : la vitalité ethnolinguistique, la complétude institutionnelle et la gouvernance francophone. Nous avançons que ces termes sont devenus hégémoniques, dans la mesure où ils parcourent les sciences sociales, l’État et les milieux associatif. Dans un premier temps, nous décrivons le régime linguistique canadien. Dans un second temps, nous retraçons l’émergence et l’institutionnalisation du champ des sciences sociales francophones minoritaires. Enfin, nous posons un regard critique sur la production des savoirs experts en démontrant qu’ils induisent une lecture partielle et partiale des communautés.
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 | 0.009 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.015 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".