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Record W7162081783 · doi:10.82308/4210

Code of Conduct to Law: Islam, Nationalism, and Laicité in Quebec

2024· dissertation· en· W7162081783 on OpenAlexaboutno aff
Sarah Abou-Bakr

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Languageen
FieldSocial Sciences
TopicMigration, Refugees, and Integration
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPublicsScapegoatContext (archaeology)Commission

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cette thèse explore la façon dont l’islam a été utilisé comme antagonique au nationalisme québécois dans six documents publics clés produits entre 2007 et 2019. Dans cette étude, j’examine et j’analyse la façon dont les symboles de l’islam, en particulier ceux liés aux femmes musulmanes, sont utilisés dans ces documents postulant qu’ils sont instrumentalisés dans un récit qui dépeint l’islam comme l’antagoniste dans un récit où le nationalisme québécois est le protagoniste et le sauveur. Plus précisément, j’analyse les déclarations d’Hérouxville (2007) ; le rapport de la Commission Bouchard-Taylor (2008) ; le projet de loi 94, Loi établissant les balises encadrant les demandes d’accommodement dans l’Administration gouvernementale et dans certains établissements (2010), le projet de loi 60, Charte affirmant les valeurs de laïcité et de neutralité religieuse de l’État ainsi que d’égalité entre les femmes et les hommes et encadrant les demandes d’accommodement (2013), le projet de loi 62, Loi favorisant le respect de la neutralité religieuse de l’État et visant notamment à encadrer les demandes d’accommodements pour un motif religieux dans certains organismes (2017), et enfin la loi 21, Loi sur la laïcité de l’État (2019). Ces textes sont analysés en contexte par rapport à l’histoire des discours nationaux québécois, en particulier en ce qui concerne l’islam. Enfin, j’explore une variété de travaux universitaires sur la laïcité ainsi que sur l’islam dans la province de Québec afin d’identifier comment ils affirment les façons dont l’islam et les femmes musulmanes ont été utilisés comme adversaires du nationalisme québécois

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)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: Theoretical or conceptual
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.102
Threshold uncertainty score0.742

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.012
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0020.003
Science and technology studies0.0130.007
Scholarly communication0.0060.002
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0090.000

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.

Opus teacher head0.024
GPT teacher head0.361
Teacher spread0.338 · 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 designTheoretical or conceptual
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".

Quick stats

Citations0
Published2024
Admission routes1
Has abstractyes

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