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Enregistrement W1148064186 · doi:10.71781/21152

Réduire l'écart entre les identités revendiquées et une identité assignée : des femmes de culture musulmane engagées dans l'espace public québécois

2011· dissertation· fr· W1148064186 sur OpenAlexaboutno aff
Véronique Lauzon

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2011
Typedissertation
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMulticulturalism, Politics, Migration, Gender
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArtSociologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

S’appuyant sur la sociologie des relations ethniques et de l’interactionnisme symbolique, ce mémoire vise à analyser la manière dont des femmes de culture musulmane engagées dans l’espace public québécois interagissent avec les stéréotypes par lesquels elles sont caractérisées dans la société, mais auxquels elles disent ne pas correspondre. Partant du postulat qu’il existe un discours dominant ethnicisant qui dépeint les femmes musulmanes comme des êtres « soumis » et « vulnérables », ces femmes engagées se voient assigner une identité dépréciative qu’elles ne partagent pas. Elles perçoivent donc un écart entre leur identité « réelle » qu’elles voudraient se voir reconnaître par autrui et l’identité « attribuée par autrui ». À partir d’entretiens semi-directifs, ce mémoire propose une typologie des femmes de culture musulmane engagées dans l’espace public québécois. Cette typologie permet d’analyser la manière dont celles-ci perçoivent le discours dominant et les réactions qu’il suscite chez elles. Les résultats de cette analyse suggèrent notamment que ces femmes engagées élaborent des stratégies identitaires afin de voir confirmer et renforcer l’identité qu’elles voudraient se voir reconnaître par la société majoritaire. La mise en place de ces stratégies révèle la porosité des frontières ethniques puisque certaines d’entre elles vont adopter des stratégies orientées vers la « similarisation » au majoritaire, alors que d’autres vont chercher à s’en différencier.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,133
Score d'incertitude au seuil0,268

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0140,007
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,222
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,208 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
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