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Record W4390017193 · doi:10.7202/1108158ar

Comprendre l’appartenance et les relations : retour sur les Tables rondes des francophones et des Métis de l’Ouest canadien

2023· article· fr· W4390017193 on OpenAlexaffvenueabout
Jérôme Melançon, Alyssa Parker

Bibliographic record

VenueFrancophonies d Amérique · 2023
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicCanadian Identity and History
Canadian institutionsUniversity of Regina
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Entre 2005 et 2009, l’Institut français de l’Université de Regina a organisé une série de quatre « Tables rondes des francophones et des Métis de l’Ouest canadien », qui ont rassemblé des membres des communautés francophones et métisses de la Saskatchewan. Dans cet article, nous revenons sur ce projet de rapprochement et de réconciliation afin de comprendre la manière dont les Métisses et Métis ont parlé de leur appartenance et de leur nation à leurs interlocutrices et interlocuteurs fransaskois. Nous avons remarqué qu’en dépit de plusieurs proximités, l’accent a été mis sur le besoin de tenir compte des différences entre les deux groupes. Après une description des tables rondes, nous nous tournons vers le champ des études métisses pour comprendre le contexte intellectuel dans lequel les tables rondes se sont (inconsciemment) inscrites et prennent sens aujourd’hui. La description et l’analyse qui suivent portent sur les micro-récits offerts par des participantes et des participants métis, autour de deux thèmes principaux : d’abord, la manière dont ils ont présenté l’identité et l’appartenance métisses ; ensuite, les conditions proposées pour établir de nouvelles relations avec les communautés francophones. Au terme de cet exercice, nous dégageons quelques leçons méthodologiques au moment où les communautés francophones cherchent à développer des relations de respect mutuel et à participer à la réconciliation avec les Premiers Peuples.

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)0.006
metaresearch head score (Gemma)0.006
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 score0.461
Threshold uncertainty score0.927

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0060.006
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0020.003
Science and technology studies0.0110.007
Scholarly communication0.0070.004
Open science0.0010.004
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0080.001

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.

Opus teacher head0.025
GPT teacher head0.249
Teacher spread0.224 · 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".

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Published2023
Admission routes3
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