Notice bibliographique
Résumé
These two statements one chosen from an anti-trafficking website and not dissimilar to most anti-trafficking discourses and the other qualifying nineteenth-century “white slaves” in Canada seem to be not only temporally but equally logically incompatible. Yet this paper will explore connections between the construction of women as “at risk” as potential victims and the effects that this construction entails on the appraisal of risk they themselves might be posing. Trafficking in women became part of the European concerns in the early nineties exclusively as a law-enforcement problem subsumed under illegal migration or organized crime. Women were therefore to be policed as illegal immigrants and rapidly deported. Victimization was put forth by various NGOs that felt it was the only way to further the human rights of women and prompt policy change both at the national and international level. Women were thus victims to be rescued rather than punished. The concept of victim was however not necessarily advantageous to women as it implies denial of agency and objectification of women (Doezema 1998 2001; Demleitner). A debate has ensued as the balance of the advantages and disadvantages of a victim approach is not self-evident. While this debate has been focused on the general victim (are women victims?) I propose to look at the specificity of victimization of trafficked women (which victims?). (excerpt)
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,040 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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.
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 ».