Curriculum caché d’altérisation au secondaire : les récits des élèves musulmanes issues de l’immigration à Montréal
Bibliographic record
Abstract
La recherche dont il est question dans cet article analyse les récits rétrospectifs de 23 jeunes femmes musulmanes issues de l’immigration, en lien avec leurs expériences vécues au secondaire à Montréal. À l’aide d’une méthodologie narrative prenant appui sur les concepts critiques de curriculum caché et de racialisation, la recherche met en lumière les processus contribuant à l’altérisation des élèves musulmanes issues de l’immigration au cours des études secondaires. Les résultats montrent que les rapports d’altérisation se concrétisent à travers le contenu formel des cours appartenant au domaine de l’Univers social, la façon dont ces cours sont pratiqués et les relations interpersonnelles qui caractérisent le quotidien scolaire. Par la négociation des altérisations vécues, les jeunes femmes musulmanes montrent, d’une part, une intériorisation des normes discriminatoires relatives au milieu du travail; d’autre part, elles actualisent leurs stratégies de résistance en développant des liens de solidarité et de soutien avec les autres femmes musulmanes, ainsi qu’avec les autres groupes altérisés au Canada. La lutte de l’homme contre le pouvoir, c’est la lutte de la mémoire contre l’oubli. Milan Kundera, Le Livre du rire et de l’oubli
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 | 0.003 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.020 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".