De la récognition à la reconnaissance mutuelle : penser les conditions d'une véritable réconciliation avec les Premiers Peuples au Canada
Bibliographic record
Abstract
Ce mémoire, qui porte sur la reconnaissance et la réconciliation au Canada, a deux objectifs. Premièrement, décrire les différentes conceptions philosophiques de la reconnaissance qui s’opposent au sein du processus de réconciliation entre, d’une part, les politiques et le droit canadien, et, d’autre part, les différentes approches autochtones pour l’atteinte du droit à l’autodétermination. Deuxièmement, devant les lacunes de la politique de la reconnaissance présentement en cours au Canada, réfléchir aux conditions sans lesquels la reconnaissance et la réconciliation ne peuvent être envisagées. L’intention de cette recherche est, par conséquent, de clarifier les différents sens de la reconnaissance qu’on retrouve dans les discours – autochtones et non-autochtones – portant sur la réconciliation et de suggérer les grandes lignes d’une éthique de la reconnaissance postcoloniale qui puisse être garante d’une véritable réconciliation. Pour atteindre ces deux objectifs, cette recherche articule un approfondissement philosophique du concept de reconnaissance — à partir des œuvres de Paul Ricœur, d’Axel Honneth et de Hegel — avec une analyse des lois et de la jurisprudence canadiennes, ainsi que de leur réception par des auteurs et autrices autochtones. Cette approche multidisciplinaire permet à ce mémoire de problématiser la notion de reconnaissance appliquée au contexte colonial, tout en dévoilant son potentiel normatif pour la réconciliation avec les Premiers Peuples au Canada. Cette étude identifie donc cinq conditions essentielles pour envisager la réconciliation au Canada: garantir une redistribution équitable des ressources, des territoires et de l’autorité politique; éviter toute instrumentalisation; reconnaître et respecter les cadres normatifs traditionnels des sociétés autochtones; assurer le droit au consentement et construire une histoire commune.
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 | 0.003 | 0.008 |
| 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 | 0.021 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".