Incidence du facteur religieux dans la reconstruction \nde l’identité du migrant : \nLe cas de la communauté tamoule hindoue d’origine sri lankaise
Bibliographic record
Abstract
La présente communication présente les orientations générales du Groupe de recherche interdisciplinaire sur le Montréal ethnoreligieux (GRIMER), ainsi que certaines observations préliminaires sur la communauté hindoue tamoule d’origine sri-lankaise. Le but premier du GRIMER est d’analyser l’incidence du facteur religieux dans la (re-)construction de l'identité des groupes minoritaires d’immigration récente sur le territoire montréalais. Ce projet est financé par le Conseil de recherche en sciences humaines du Canada (CRSH) et se déploie sur une période de trois ans; la recherche devrait se terminer en août 2007. Cinq professeurs-chercheurs y participent activement, et près d’une douzaine d’assistants de recherche – essentiellement des étudiants de cycles supérieurs – y collaborent également. Parmi l’équipe de recherche professorale, nous retrouvons une sociologue des religions, un historien des religion, un islamologue, un spécialiste de géographie humaine et, moi-même, possédant une formation hybride en philologie et anthropologie des religions dont le domaine de recherche est essentiellement l’Asie du sud.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".