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Enregistrement W2809040399 · doi:10.71781/21261

Femmes, prisons et quotidienneté : feuilletons ethnographiques

2017· dissertation· fr· W2809040399 sur OpenAlexaboutno aff
Sophie Coulombe

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2017
Typedissertation
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueAging, Elder Care, and Social Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeographySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ce mémoire est une incursion en milieu carcéral provincial féminin dont l’objectif premier est de délinéer les formes de la vie quotidienne des femmes incarcérées par le biais d’une ethnographie. La démarche que je propose est inductive et s’inspire de l’approche de Siegfried Kracauer, journaliste, critique de cinéma et sociologue allemand du début du XXe siècle. Sa méthode, dont il n’a laissé que très peu de traces, porte une attention particulière à ce qui relève du détail, du quotidien (un lieu, un objet, une activité, ou encore une personne). Kracauer nous invite à considérer ces détails comme vecteurs de compréhension d’une réalité sociale. En combinant l’observation participante dans différentes sphères de la vie sociale en prison et la réalisation d'entretiens individuels auprès des femmes incarcérées, je tente de tracer les contours de la vie quotidienne des femmes en prison. Divisé en deux parties, la première se concentre sur mon cheminement théorique et méthodologique, tandis que la seconde présente les résultats d’analyse des données sous la forme de six feuilletons. Ces derniers réfèrent à des « cas exemplaires de la réalité » du quotidien des femmes en prison. Un complément d’analyse aux feuilletons constitue le dernier chapitre. Enfin, ce mémoire a pour objectif final de révéler la spécificité du vécu des femmes en prison et suggère un regard inédit sur le quotidien des femmes en prison au Québec, un univers qui trop souvent se trouve dans l’ombre de celui des hommes incarcérés.

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)0,005
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 enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,080

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0080,006
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,137
Tête enseignante GPT0,476
Écart entre enseignants0,339 · 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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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