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Record W4404919817 · doi:10.7202/1114551ar

Défis contemporains en recherche interculturelle : regards de jeunes chercheuses et chercheurs

2024· article· fr· W4404919817 on OpenAlexaffvenue
Clency Rennie, Rachid Oulahal, Florie Bonvin

Bibliographic record

VenueAlterstice Revue internationale de la recherche interculturelle · 2024
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicMulticulturalism, Politics, Migration, Gender
Canadian institutionsUniversité du Québec à Rimouski
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les travaux au sein de l’axe « Jeunes chercheuses et chercheurs de l’ARIC » nous ont permis l’organisation de symposiums lors du 18e et du 19e congrès international de l’ARIC, à partir desquels ce numéro spécial s’est construit. Le rappel de la diversité des sens donnés à la notion d’interculturel nous enjoint à faire oeuvre de clarté quant au registre auquel nous nous adressons et quant à la position épistémologique, éthique, voire politique dans laquelle nous nous situons comme chercheuses et chercheurs. La diversité des postures épistémologiques et des positionnements théoriques entraîne avec elle continuité, renouvellement et émergence de méthodologies visant à opérationnaliser ces différentes conceptions du monde afin d’appréhender et comprendre les enjeux de l’interculturel de notre époque. Ce numéro s’est aiinsi construit progressivement non pas sur un objet spécifique, mais plutôt à partir d’une invitation plus large à partager des réflexions d’ordres conceptuel, épistémologique et méthodologique, à partir des enjeux rencontrés dans l’élaboration d’un projet de recherche, qu’il soit doctoral ou non. La somme des articles ne prétend donc pas faire le tour d’un sujet particulier, mais constitue plutôt une « fenêtre » sur des questions rencontrées par de jeunes chercheuses et chercheurs dans des contextes de diversité culturelle.

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)0.050
metaresearch head score (Gemma)0.046
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.050
Threshold uncertainty score0.263

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0500.046
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0070.007
Science and technology studies0.0190.076
Scholarly communication0.0310.017
Open science0.0030.017
Research integrity0.0060.012
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.001

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 head0.443
GPT teacher head0.498
Teacher spread0.054 · 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 designQualitative
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

Citations1
Published2024
Admission routes2
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