La Star de soccer, figure de « la diversité » au Canada
Bibliographic record
Abstract
Dans cet article, nous soutenons que les Stars du soccer au Canada et au Québec, telles que Alphonso Davies et Patrice Bernier, sont des exemples de la « production de la diversité » dans le paysage culturel sportif et médiatique canadien. Davies et Bernier y représentent des formes culturelles qui intègre dans une intrication complexe le sport spectacle, sa marchandisation et la création de mythes collectifs. Dans un système sportif longtemps dominé par le hockey, ils représentent tous deux des points nodaux dans les luttes incessantes autour de la (re)définition de la citoyenneté et de l’appartenance. En explorant notamment leur mise en récit paradoxale comme « immigrants idéaux » au prisme de leur racisation, cet article contribue à éclairer les dynamiques culturelles propres de l’environnement du sport et des médias dans les contextes canadien et québécois. Notre analyse vise ainsi à montrer comment les récits mobilisés pour raconter les trajectoires de Davies et Bernier au sein du complexe culturel média/sport canadien participent de la gouvernementalité propre aux régimes inspirés du multiculturalisme et de l’interculturalisme, reproduisant les inégalités et la discrimination à même un discours qui se veut ouvert et bienveillant.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.015 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 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".