Adaptation et socialisation des minorités culturelles en région
Bibliographic record
Abstract
Le monde occidental d'aujourd'hui ne cesse de se diversifier culturellement. Alors que cette diversité et ses manifestations psychosociales sont principalement étudiées dans les grands centres urbains tels que Montréal ou Paris, l'ouvrage que nous proposons se centre sur les régions éloignées de ces pôles ; l'histoire de la diversité culturelle s'y est écrite différemment et les défis qui l'accompagnent sont tout autres. Cet ouvrage est le résultat de deux journées de débats et d'échanges sur le thème « Adaptation et socialisation des minorités culturelles en région ». Une dizaine de chercheurs de différentes disciplines se sont interrogés sur les processus d'adaptation et de socialisation des minorités culturelles dans les territoires situés hors des grands centres urbains, « en région » dit-on au Québec. Leur réflexion a porté sur toutes les minorités culturelles, qu'elles relèvent de l'immigration ou des populations installées depuis plusieurs siècles, comme les Premières Nations au Québec et les Basques en Aquitaine, en France. Ils ont cherché à comparer les expériences de ces populations et à explorer les changements à moyen et à long termes pour la société. Au final, et au-delà des différences de statut et de parcours (historique et migratoire), c'est la question de l'existence d'un « effet région » sur les minorités et les rapports entre elles et le groupe dominant qui est débattue.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".