Le Canada à l’épreuve du complotisme, du populisme et du régionalisme (2018-2023)
Bibliographic record
Abstract
La période qui a suivi la fin de la pandémie de COVID-19 a été particulièrement mouvementée sur la scène politique canadienne. La tenue d’une élection fédérale (20 septembre 2021) a montré une aggravation de la polarisation politique, alors que les résultats électoraux ont laissé le pays divisé selon des lignes de fractures régionales. Ce sont surtout les manifestations des camionneurs qui se sont déroulées à Ottawa, en février 2022, qui ont attiré l’attention des médias internationaux. Sur le plan des idéologies politiques, la période a ainsi été marquée par la recrudescence du populisme, par la montée du complotisme, la présence de l’extrême droite et de l’antisémitisme, ainsi que par un vigoureux autonomisme en Alberta. C’est à l’examen de ces courants idéologiques que le présent collectif est consacré. Les experts et les chercheurs de la relève réunis ici se sont penchés sur des aspects particuliers de cette période afin de présenter des analyses rigoureuses s’alimentant à la sociologie, à la science politique et à la psychologie sociale. Ces approches permettent ainsi d’offrir un ensemble de pistes de réflexion sur des phénomènes mal compris et trop souvent analysés dans l’urgence.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| 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".