Rétablir l'ordre : peur, méfiance, haine des minorités culturelles et sexuelles
Bibliographic record
Abstract
Au Canada, comme en Europe et aux États-Unis, s'exprime de manière démultipliée sur la toile et dans la rue, des formes de ressentiment social. Pratique religieuse, origines immigrée et autochtone, faciès non blanc, genre féminin, orientation sexuelle, identité sexuée et aussi appartenance aux élites sont des objets privilégiés de cette révolte. L'introduction au volume retrace le contexte socio-historique récent de cette animosité qui anime des courants d'idées peu connus mais de très actifs au sein de la société canadienne. Une évolution que l'étude des formes de discrimination directe, indirecte et systémique révèle peu. Une première partie présente des figures de l'hostilité aux minorités par des individus et des corpuscules fondamentalistes ou ultranationalistes canadiens. Elles montrent bigoterie, méfiance, ethnocentrisme, colère, rejet et violence. Une seconde partie s'intéresse à la forme de cette hostilité régulée par le droit canadien, soit les propos et gestes haineux qui manifestent une peur et une aversion des minorités et une volonté de les humilier et de les exclure. Les failles administratives qui rendent la connaissance de ces actes peu précise et en réduisent les conséquences sociales aux yeux de l'opinion publique, sont décrites. Puis, un historique de la législation anti-haine et du rôle des minorités, notamment juive, musulmane et homosexuelle, dans cette évolution, clôture le volume.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.000 |
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.
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".