La formule racisme systémique et la polémique métalangagière dont elle fait l’objet dans l’espace public québécois : une analyse du discours
Bibliographic record
Abstract
Au Québec, le racisme systémique et l'expression racisme systémique qui le désigne font débat depuis plusieurs années.Cette recherche montre l'émergence de l'expression dans les discours médiatiques québécois, puis s'attarde au moment où elle atteint sa plus haute fréquence d'emploi, l'année 2020.À ce moment, l'expression racisme systémique, devenue une formule discursive, suivant la définition qu'en donne Krieg-Planque (2009), est au cœur d'une polémique métalangagière.Dans celle-ci, les différents acteurs tentent d'imposer leur définition de la formule, certains la prenant en charge et d'autres la refusant.Dans ce contexte, l'acceptation de la formule devient synonyme de la reconnaissance sociale du phénomène qu'elle désigne et son refus, de sa non-reconnaissance.Au regard de cette polémique, ce mémoire a pour objectif de relever les enjeux sociopolitiques portés par la formule en étudiant spécifiquement les discours médiatiques et politiques.Pour ce faire, l'analyse présente la genèse de la formule racisme systémique dans les médias et ses débuts comme objet discursif, ainsi que la polémique métalangagière dans laquelle elle est impliquée, avant de laisser voir son implantation au sein des différentes institutions politiques et les positionnements des différents acteurs politiques sur celle-ci.Cette recherche met ainsi en lumière les clivages et les enjeux qui demeurent dans la société à propos de cette formule et du phénomène qu'elle nomme.iii REMERCIEMENTS Je tiens à remercier, en premier lieu, ma directrice, Geneviève Bernard Barbeau, pour sa patience, son empathie, ses relectures fines et ses encouragements, tout comme les professeurs ou chargés de cours qui m'ont inspirée pendant mon parcours universitaire, autant au baccalauréat qu'à la maitrise.Les linguistes, tout d'abord, qui m'ont donné la piqure de ce passionnant domaine ; Geneviève, bien sûr, mais aussi Marty Laforest, Anne-Sophie Bally, André Bougaïeff et Luc Ostiguy.Les littéraires, ensuite ; Patricia Powers, qui a coloré mon parcours universitaire de sa candeur et m'a confié un premier contrat d'assistanat, mais aussi Mathilde Barraband et Mélodie Simard Houde, dont les encouragements et les commentaires bienveillants m'ont amenée à croire en mes capacités.Merci aussi au Département de lettres et communication sociale pour la confiance et les opportunités d'emploi au fil des années.En deuxième lieu, mes remerciements plus personnels vont à mes proches ; amis, famille, professionnels (qui se reconnaitront sans que je les nomme), tous ceux qui, de près ou de loin, m'ont épaulée et aidée à cheminer -mais aussi à me relever et à tenir debout -tout au long de mes études.Les dernières années ont été semées de réussites académiques et professionnelles, mais aussi d'embuches personnelles qu'il m'a fallu braver quand je ne m'en sentais pas toujours capable ; je n'y serais pas arrivée sans le soutien continu de mon précieux entourage.De plus, j'adresse un remerciement tout particulier à deux personnes dont l'apport m'a été cher.Je remercie premièrement mon ami Nelson pour les multiples discussions ayant pour objet ce travail de recherche, tout comme ses relectures et ses suggestions.C'est uniquement grâce à lui que ce mémoire n'a pas les sous-titres et les 4.1.Espace public et discours institutionnels .......................................................... 4.2.Constitution du corpus d'analyse .....
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.015 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.001 |
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.
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".