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Record W7061171150

Perceptions et représentations des inégalités socio-économiques : une comparaison Québec-Ontario.

2014· other· fr· W7061171150 on OpenAlexvenueaboutno aff

Bibliographic record

VenueLibrary and Archives Canada (Government of Canada) · 2014
Typeother
Languagefr
FieldEnvironmental Science
TopicSoil Moisture and Remote Sensing
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPerspective (graphical)PerceptionContext (archaeology)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Plusieurs chercheurs considèrent qu’il existe un modèle québécois quant aux politiques sociales et économiques. Mais qu’en est-il sur le plan de la réduction des inégalités? Plus spécifiquement, est-ce que les citoyens du Québec perçoivent différemment les inégalités et sont-ils favorables lorsque l’État intervient pour les réduire? Et comment la presse québécoise réagit-elle vis-à-vis de cet enjeu? \n\nCe mémoire se penche sur ces questions et vise à déterminer si le Québec se distingue de l’Ontario relativement à la perception des inégalités socio-économiques et à leur représentation médiatique. Deux types de données sont analysés : 1) une enquête de l’ISSP de 1992 portant sur les attitudes des Canadiens face aux inégalités socio-économiques 2) la couverture médiatique de l’élaboration d’une loi sur l’équité salariale visant la réduction d’une inégalité. Ces sources de données permettent d’étudier les différences de perceptions et de représentation des inégalités selon deux approches distinctes, mais complémentaires. De plus, dans une perspective comparative, le Québec est comparé à l’Ontario au cours des deux analyses.\n\nLes résultats de cette recherche montrent que sur le plan des perceptions et des attitudes, les deux provinces se ressemblaient quant à l’importance attribuée à la performance et au niveau d’études et de responsabilités pour déterminer le salaire d’un individu. De plus, les Québécois et les Ontariens allouaient un niveau d’importance similaire au réseau de contacts pour réussir dans la vie. Par contre, les Québécois étaient plus favorables à l’intervention étatique pour réduire les inégalités économiques et attribuaient davantage d’importance aux besoins familiaux pour déterminer ce qu’une personne devrait gagner. De manière marginalement significative, les Québécois considéraient dans une moindre mesure que les Ontariens, que les attributs personnels dont le sexe ou la religion affectaient les chances de réussite. \n\nL'analyse de contenu des quatre journaux a permis de constater à la fois des ressemblances et des divergences entre les deux provinces. Les deux couvertures médiatiques traitaient sensiblement des mêmes thèmes et rapportaient des sources similaires. Toutefois, il y avait trois différences majeures. Les journaux québécois se sont montrés moins favorables à la Loi sur l’équité salariale que dans la province voisine et ils ont davantage mentionné les conséquences économiques de la loi. Par ailleurs, les causes de l’iniquité salariale rapportées dans les articles au Québec concernaient davantage les différences de capital humain que la discrimination systémique vécue par les femmes, contrairement à ce qui est apparu dans les deux médias en Ontario.\n\nLe résultat le plus important de ce mémoire est que la couverture médiatique québécoise ne concorde pas avec l’opinion publique qui était favorable à l’intervention étatique pour réduire les inégalités. Ceci rappelle que les médias ne sont pas le simple reflet de la réalité ni de l'opinion publique. Ils présentent différentes facettes de la réalité à l'intérieur de certains paramètres, dont la structure organisationnelle dans laquelle ils se trouvent.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.097
Threshold uncertainty score0.702

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0020.007
Science and technology studies0.0100.004
Scholarly communication0.0050.002
Open science0.0010.003
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0180.001

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.

Opus teacher head0.006
GPT teacher head0.169
Teacher spread0.163 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
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
Published2014
Admission routes2
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