Un avenir en partage. Perspectives croisées et convergences possibles entre les peuples acadiens, québécois et autochtones
Bibliographic record
Abstract
Ce numéro 96 porte sur la thématique fait suite au 46e Congrès annuel de l’Association française d’études canadiennes (AFEC) qui s’est tenu à l’Université de Poitiers, du 21 au 24 juin 2023. Co-organisé par André Magord et Ariane Le Moing, avec entre autres le soutien de l’AFEC et de l’Ambassade du Canada à Paris, ce Congrès était l’un des temps forts proposés dans le cadre du 40e anniversaire de l’Institut d’études acadiennes et québécoises (IEAQ), institut de recherche universitaire pluri/interdisciplinaire dont une partie des travaux est consacrée à l’étude des minorités historiques et/ou linguistiques. Ce congrès, qui a réuni des universitaires, ainsi que des autrices et des auteurs, autochtones, acadiens et québécois, s’est proposé d’interroger, à partir de regards disciplinaires croisés et d’éclairages réciproques, les problématiques, propositions et stratégies autour desquelles les peuples autochtones et les Francophones qui vivent au Québec et en Acadie pourraient coopérer sur divers plans (identitaire, mémoriel, territorial, économique, juridique et institutionnel) afin de soutenir l’idée d’un avenir en partage pour ces trois communautés, et selon leurs prérogatives spécifiques.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.021 | 0.015 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 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".