Bibliographic record
Abstract
La médiatisation de l’islam et des musulmans opère à travers les prismes déformants de la sécurité et de l’intégration. Que peut-on, dès lors, vraiment savoir de la manière dont les Québécois musulmans vivent leur islam au quotidien? Peu sont au fait de la genèse de la présence musulmane au Québec, de l’hétérogénéité de ses courants ou de son hyperdiversité ethnique et confessionnelle. Pour lever le voile sur ces expériences, l’étude pluridisciplinaire de l’«islam vécu» semble à privilégier. Quels sont les processus de négociation identitaire, religieuse, sociale et politique, voire du développement du sentiment d’appartenance à la société québécoise, qui sont à l’œuvre dans le quotidien de converties à l’islam, de féministes musulmanes, de musulmanes algériennes et de soufis marocains montréalais? Quels sont les rapports que les membres des populations musulmanes entretiennent avec divers milieux institutionnels? Il en va de leur intégration sociale et professionnelle dans le contexte québécois actuel d’attentes et de contraintes institutionnelles, notamment en regard du dispositif législatif sur la laïcité. L’ouvrage souligne les dynamiques d’adaptation et de négociation des interactions quotidiennes de Québécois musulmans avec les milieux scolaires, le secteur de la santé, la fonction publique, dans la recherche d’une intégration positive de leurs identités culturelles et religieuses au sein de la société québécoise.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.015 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 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".