Malentendus interculturels : analyses de représentations d’intervenants et intervenantes de secteurs publics québécois en vue de la formation aux compétences interculturelles
Bibliographic record
Abstract
La présente étude vise à comprendre, sur le terrain, les malentendus interculturels en vue de préparer des formations aux compétences interculturelles pour les intervenants et intervenantes de secteurs publics. Les représentations concernant les malentendus interculturels font partie des enjeux communs propres à 85 intervenants et intervenantes du secteur public québécois de la région métropolitaine de Montréal (bibliothèques, bureaux de Services Québec, services de police, Service de sécurité incendie – pompiers premiers répondants et Urgences-santé) ayant participé à onze groupes de discussion dans le cadre du projet Traits d’union : Compétences interculturelles en action. Cet article propose une analyse thématique et discursive des malentendus interculturels vécus et racontés par ces intervenants et intervenantes. Les résultats se déclinent en trois parties : 1) analyse thématique; 2) analyse discursive; 3) formations aux compétences interculturelles. Nous concluons que les malentendus interculturels se présentent sous de multiples visages sur le terrain de l’intervention publique; ils montrent comment les intervenants et intervenantes décrivent leurs compétences communicationnelles en contexte interculturel. Sur le plan pédagogique, nous concluons que les résultats des trois parties de l’analyse (thématique, discursive, formation) pourraient servir d’intrants au contenu de formations aux compétences interculturelles.
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 | 0.007 | 0.015 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".