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Record W60608660

Construction des identites raciales, ethniques et culturelles chez des metis montrealais

2005· dissertation· fr· W60608660 on OpenAlexaboutno aff
Ariane Cavalli

Bibliographic record

VenueSpectrum Research Repository (Concordia University) · 2005
Typedissertation
Languagefr
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicCulinary Culture and Tourism
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsMetisHumanitiesArtEthnologySociology
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Ce mémoire étudie la construction des identités raciales, ethniques et culturelles (ethnoculturelles) de 14 métis noirs/blancs vivant à Montréal, à travers des entrevues semi dirigées. Bien que les approches contemporaines ne posent plus la mixité comme problématique car elle caractérise toute identité, les métis révèlent qu'ils sont 'minorisés' par les Blancs et parfois aussi exclus par les Noirs. Afin d'analyser les entrevues, nous tenons compte de l'influence du contexte, c'est-à-dire de l'état des catégories ethnoculturelles et de leurs statuts respectifs, mais aussi du parcours individuel des métis. Nous concluons que les métis interrogés supportent mal d'être réduits à l'une ou l'autre de leurs origines ethnoculturelles ou d'être considérés comme possédant la moitié de chacune. II semble donc que les identités décloisonnées posent encore problème à Montréal. Comme les participants se considèrent à la fois québécois blancs 'de souche, à 100%' et à la fois noirs---au même titre que les non-métis, ils développent des stratégies identitaires afin de réduire l'écart entre les identités qu'ils se décrivent et celles qui leur sont assignées par les autres. La principale consiste à mettre l'emphase sur une de leurs identités, celle qui correspond le mieux à la situation d'interaction dans laquelle ils se trouvent et de s'identifier uniquement à travers elle à ce moment là. Malgré le fait que leurs stratégies ne fonctionnent que partiellement et qu'ils conservent un sentiment de marginalité, ils considèrent maintenant que leur double héritage culturel est un avantage et sont fiers de l'ouverture d'esprit qu'ils ont développé grâce à lui.

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)0.001
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 categoriesScience and technology studies
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.374
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.002
Science and technology studies0.0040.003
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.002
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 head0.034
GPT teacher head0.287
Teacher spread0.253 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designObservational
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".

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Citations0
Published2005
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