Chapitre 8. La lutte pour la reconnaissance du racisme systémique et pour des actions concrètes en faveur de l’inclusion à Montréal
Bibliographic record
Abstract
Objet : Rapport de consultation publique sur le racisme et la discrimination systémiques Madame la Mairesse, Monsieur le Président du comité exécutif, J'ai le plaisir de vous remettre le rapport de consultation de l'Office de consultation publique (OCPM) résultant du mandat portant sur le racisme et la discrimination systémiques dans les compétences de la Ville que vous nous avez octroyé en vertu du droit d'initiative prévu à la Charte montréalaise des droits et responsabilités.Rappelons que plus de 22 000 Montréalaises et Montréalais avaient signé la pétition réclamant la tenue de cette consultation.C'est sans doute ce qui explique l'extraordinaire mobilisation que ce mandat a suscitée.Plus de 7 000 participations ont été enregistrées en virtuel et en présentiel pendant les différentes étapes de la consultation, un des processus les plus longs et les plus exhaustifs mené par l'OCPM.En plus du traditionnel appel à la production de mémoires écrits ou oraux, la consultation s'est déployée sur l'ensemble du territoire montréalais en utilisant une panoplie de moyens pour 1550, rue Metcalfe Bureau 1414 Montréal (Québec) H3A 1X6 Téléphone : (514) 872-3568
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.004 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.136 | 0.010 |
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".