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Record W4296102183

Exploration des dynamiques de mobilisation dans le milieu communautaire et philanthropique au Québec

2022· preprint· fr· W4296102183 on OpenAlexaffabout
Gabrielle P. Fortier, Nicolas Bencherki

Bibliographic record

VenueR-libre (Université Téluq) · 2022
Typepreprint
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicSocial Sciences and Governance
Canadian institutionsUniversité de Montréal
Fundersnot available
KeywordsPolitical science
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’évolution du milieu communautaire au Québec depuis la Révolution tranquille est un terreau fertile pour saisir les dynamiques de mobilisation (du point de vue de l’organisation), d’implication (du point de vue de la personne) et d’action collective, mais aussi pour analyser les tensions qui s’exercent entre les principaux acteurs et principales actrices du milieu. La recherche que nous avons menée s’est initialement penchée sur les façons dont les organisations communautaires pouvaient mobiliser davantage leurs bénévoles : en convaincre plus de donner de leur temps, mais aussi de s’impliquer sous des formes différentes. Cela dit, alors que nous menions ce projet, nous nous sommes rendu.e.s compte que, pour répondre à cette interrogation, il nous fallait en fait comprendre comment les gens s’impliquent dans le milieu communautaire et quelles trajectoires ils suivent dans leur contribution à une organisation ou à une cause. Au fil du temps, cette nouvelle question — comment — est devenue l’objet principal de cette recherche. Les raisons qui poussent des personnes à donner de leur temps pour des causes sociales, que ce soit sous forme de militantisme, de bénévolat ou d’autres modalités d’implication, ont été l’objet de nombreuses études. Toutefois, pour l’essentiel, ces études cherchent plutôt à comprendre pourquoi elles s’impliquent. Ces études supposent donc qu’il existe des motivations qui agissent comme des variables indépendantes et « causent » l’implication. Ce faisant, ces dernières privilégient souvent des explications psychologisantes, par exemple en suggérant que les individus s’impliquent pour briser leur isolement ou encore pour rechercher d’autres formes de gratification. Alternativement, elles vont tenter de rendre compte de l’implication en puisant dans des explications institutionnelles — par exemple, en invoquant des évolutions dans la société québécoise ou encore des politiques gouvernementales — lesquelles n’offrent pas la granularité nécessaire pour reconnaître la variabilité des implications. Cela dit, la littérature reconnaît également que l’implication est un phénomène social, c’est-àdire qu’il ne réside ni dans l’individu uniquement, ni dans les structures institutionnelles qui le contraignent, mais bien dans les interactions qu’une personne entretient avec ceux et celles qui l’entourent. Ce constat nous amène à chercher une explication tout aussi sociale de la manière dont les gens se mobilisent pour une organisation ou pour une cause.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.059
Threshold uncertainty score0.428

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.003
Science and technology studies0.0090.005
Scholarly communication0.0050.001
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0120.000

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.

Opus teacher head0.036
GPT teacher head0.281
Teacher spread0.245 · 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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
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

Citations0
Published2022
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