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Record W4412756610 · doi:10.7202/1118888ar

Hospitalité et francophonie minoritaire au Canada : d’un chez-soi contesté à un chez-soi partagé

2025· article· fr· W4412756610 on OpenAlexaffvenueabout
Nathalie Piquemal

Bibliographic record

VenueEnjeux et société Approches transdisciplinaires · 2025
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicMigration, Identity, and Health
Canadian institutionsUniversity of Manitoba
Fundersnot available
KeywordsSilicon on insulatorPolitical scienceSociologyHumanitiesArtPhysicsOptoelectronicsSilicon

Abstract

fetched live from OpenAlex

Dans cette réflexion, nous proposons de mobiliser le concept d’hospitalité comme ancrage épistémologique pour explorer les complexités relatives à la décolonisation francophone en contexte minoritaire au Canada. En effet, dans les rapports de décolonisation et de réconciliation, l’hospitalité est un espace complexe, contesté et multidirectionnel dans la mesure où les relations interethniques et interculturelles restent marquées par des relations de pouvoir asymétriques et oppressives depuis le début du colonialisme de peuplement ( settler colonialism ) au Canada. Nous examinons les complexités de l’hospitalité au sein de la francophonie canadienne en appliquant les travaux de Derrida sur le rôle de l’hôte aux enjeux d’oppression et de décolonisation des individus francophones racisés. Nous nous penchons plus particulièrement sur les gestes de refus d’hospitalité en analysant les processus d’aliénation de l’altérité lorsqu’autrui est perçu comme un obstacle au familier. Nous proposons enfin des pistes de réflexion sur la responsabilité de l’hôte face à autrui à la lumière de la métaphore du visage articulée par Lévinas, et ce, dans le contexte de francophonie migratoire minoritaire. Dans cette dernière partie, nous abordons les thèmes de paix, de fraternité et de décentration de l’hôte.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.564
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.002
Science and technology studies0.0040.002
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.017
GPT teacher head0.317
Teacher spread0.300 · 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 teacher head, not a consensus.

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

Citations0
Published2025
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