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Enregistrement W2804563019 · doi:10.7202/1045126ar

Les femmes musulmanes peuvent-elles parler ?

2018· article· fr· W2804563019 sur OpenAlexaffvenueabout
Leïla Benhadjoudja

Notice bibliographique

RevueAnthropologie et Sociétés · 2018
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMulticulturalism, Politics, Migration, Gender
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophyPolitical scienceEthnologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cet article fait suite à une recherche menée à Montréal entre 2011 et 2015 avec des femmes et des féministes musulmanes de différents profils sociologiques. Dans un contexte où l’on parle beaucoup d’elles, mais rarementavec elles, je me suis intéressée à comprendre et à situer les mobilisations militantes des femmes et féministes musulmanes à partir de leur propre point de vue. En m’inscrivant dans une démarche féministe postcoloniale et en adoptant la perspective des chercheurs de l’entre-deux qui écrivent « contre la culture » (Abu-Lughod 1991), je propose de rendre compte des praxis qui constituent la subjectivation féministe musulmane dans le contexte québécois. Cette subjectivation se révèle par des discours complexes où il n’est pas question de choisir ni entre islam et féminisme, ni entre « Orient » et « Occident ». L’islam est vécu comme un ensemble de techniques de soi qui structure la conscience féministe musulmane et qui se traduit à travers des praxis islamiques et antiracistes. Si la plupart des répondantes s’entendent pour penser le féminisme comme une lutte pour la justice sociale, leurs orientations politiques sont plurielles et non homogènes. Cela dit, face à l’objectivation et à l’islamophobie genrée, il s’agit de voir que la subjectivation féministe musulmane articule des résistances où l’islam est vécu comme une source de soi émancipatrice.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,438
Score d'incertitude au seuil0,871

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0110,005
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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 Opus0,618
Tête enseignante GPT0,642
Écart entre enseignants0,024 · 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

Citations13
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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