L’islam au Québec: regards identitaires et cause islamophobe
Bibliographic record
Abstract
En 2017, le Centre d'expertise et de formation sur les intégrismes religieux et la radicalisation (CEFIR) a entrepris une veille permanente sur les sites Web des groupes d'extrême droite au Québec (Laprise, 2017).À l'époque, cette veille avait permis de répertorier une bonne vingtaine de groupes identitaires sur les réseaux sociaux.Les revendications de ces groupes étaient extrêmement variées et parfois même contradictoires.Par contre, on pouvait déjà noter que tous les groupes étaient intransigeants et islamophobes, déployant leurs efforts contre un ennemi commun, les islamistes/musulmans (Gottschalk et Greenberg, 2007).Par exemple, nous avions pu constater la présence de nombreuses pages Facebook ouvertement islamophobes, comme « Contre l'islamisation du Québec » qui avait en mars 2017 environ 19 000 membres.Heureusement, cette page ne compte aujourd'hui que 247 membres, mais plusieurs autres pages similaires sont apparues depuis ce temps et les opinions islamophobes, sans toujours être nécessairement racistes, sont de plus en plus répandues dans certaines couches de la population québécoise.Ces opinions sont, la plupart du temps, dues à une très grande méconnaissance de l'islam (Wilkins-Laflamme, 2018) de la part de la population québécoise.Le 21 mars 2017, le CEFIR a organisé un colloque sur l'extrême droite au Québec au Cégep Édouard-Montpetit à Longueuil.Ce colloque a été perturbé par la présence très bruyante de deux groupes identitaires qui refusaient d'être catégorisés comme intransigeants ou islamophobes : La 1. Legifrance.gouv.fr[En ligne], JORF n°0292 du 3
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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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.021 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 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".