Bibliographic record
Abstract
Le Canada est un pays divisé… mais à quel point? Et surtout, comment expliquer et interpréter ce phénomène ? À l’aide de données de sondage originales issues de l’enquête La Confédération de demain 2.0 / The Confederation of Tomorrow 2.0, ce livre brosse un portrait contemporain des tensions à l’œuvre au sein de la fédération canadienne. Nous avons sondé les Canadiens pour mieux saisir le rapport qu’ils entretiennent avec leurs pôles identitaires ainsi qu'avec le fédéralisme et le régionalisme. Divisé, le Canada l’est en effet d’abord sur le plan des équations identitaires que ses citoyens mettent de l’avant pour s’autoreprésenter. Ce livre fait ressortir l’influence de certains nœuds dans cette toile identitaire sur les préférences institutionnelles à l’échelle provinciale et régionale. De même, il analyse la manière dont les diverses catégories de population au pays se représentent les avantages et les inconvénients du système fédéral, ainsi que les rapports qu’elles entretiennent avec certaines politiques publiques clés pour leur province ou leur région, comme le programme de la péréquation, la protection de l’environnement, le processus de réconciliation, etc. Un pays divisé : identité, fédéralisme et régionalisme au Canada est destiné autant aux chercheurs qu’aux étudiants, aux citoyens qu’aux fonctionnaires et décideurs politiques. Il précise les tenants et aboutissants des divers événements historiques et sociopolitiques qui ponctuent le narratif de son argumentaire, tout en suivant un protocole rigoureux et détaillé dans l’analyse scientifique des données recueillies.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.018 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.015 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.052 | 0.004 |
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".