MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W4393287789 · doi:10.25518/2295-0311.314

Le déboulonnage des monuments au Canada : une stratégie de résistance convergente des militants autochtones, noirs et antiracistes, ainsi que des Canadiens français, pour faire face aux héritages coloniaux

2023· article· fr· W4393287789 on OpenAlexaboutno aff
Audrey Rousseau

Bibliographic record

VenueCahiers Mémoire et Politique · 2023
Typearticle
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicCultural Identity and Heritage
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

« Détruire les monuments qui représentent l’esclavage, le colonialisme et la violence. »1 Introduction Dans les démocraties libérales, et plus particulièrement dans les sociétés ayant un passé colonial, les discours plaidant pour la chute ou le renversement des monuments (« fallism » que nous traduisons par déboulonnage) fonctionnent comme un outil permettant aux groupes historiquement marginalisés de revendiquer une identité collective en produisant de nouvelles significations eu égard à l’effacement historique qu’ils ont subi2. Un exemple récent de cette mouvance est la mobilisation étudiante #RhodesMustFall débutée en 2015 en Afrique du Sud3, ou encore, le renversement de monuments associés à l’esclavage durant les manifestations Black Lives Matter (BLM) en 2020 aux États-Unis4. Bien entendu, les actions visant à faire tomber les figures historiques associées à d’anciens régimes ne sont pas inédites, nous n’avons qu’à penser aux Roumains et aux Éthiopiens détruisant les statuts de Vladimir Lenin en 1991, ou encore, aux Irakiens portant la monumentale représentation de Saddam Hussein au sol en 20035. Que ces gestes soient produits au grand jour, ou encore, incognito, le postulat de base de la réflexion qui suit est qu’en agissant sur la matière (la pierre, le bronze, etc.), ces acteurs s’engagent dans un double mouvement : l’un de reconnaissance (« nous » objet de mépris/sujets pensant et agissant) et l’autre d’écriture (au sens large). Ainsi, cet article s’intéresse à la s

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)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.092
Threshold uncertainty score0.666

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.005
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0340.009
Scholarly communication0.0080.002
Open science0.0020.006
Research integrity0.0020.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0130.001

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 head0.034
GPT teacher head0.276
Teacher spread0.242 · 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 designNot applicable
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
Published2023
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueCahiers Mémoire et PolitiqueSame topicCultural Identity and HeritageFrench-language works237,207