Feminist foreign policies (FFPs) as strategic narratives: Norm translation in Sweden, Canada, France, and Mexico
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Drawing on the IR theories of norm translation and strategic narratives, this article focuses on how states translate international norms to their own advantage by producing strategic narratives to advance their soft power ambitions abroad. Using the example of feminist foreign policy (FFP), the article compares Sweden, Canada, France, and Mexico in their attempts to translate international feminist norms into their countries’ strategic narratives. This comparison is based on three strategic narrative types (issue, national, and international system narratives) and two types of feminism (liberal, intersectional). Issue narratives reveal that Sweden and Mexico give more priority to social policies, while France and Canada emphasise the role of the market in addressing gender inequality. International system narratives demonstrate that Sweden and Mexico perceive global challenges as drivers of gender inequality, while France and Canada see gender inequality as a cause of global problems. National narratives show that Sweden and Mexico refer to other FFP countries to ‘back up’ their feminist initiatives, while France and Canada do not relate to other states. Finally, while liberal feminism dominates all four FFPs, each state either prioritises particular aspects of it (legal, market, security, rights-based) or incorporates elements from intersectional feminism.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,015 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,014 |
| Communication savante | 0,011 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».