Notice bibliographique
Résumé
Fear is an emotion we generally try to avoid. It is associated with reflexes such as immobility, flight or, in the case of activism, demobilization. This article partially questions this received wisdom based on empirical research with feminists in Quebec (Canada) and Romandie (Switzerland). This article suggests that fear can also sometimes be a ‘drive to action’ for feminists and, at other times, rein in their activism. It first examines the varying effects of fear on feminist activism and links these to the different positioning of feminists within social relations of race, class and sexuality. Second, it suggests that the origin of the fear, its interactions with other emotions, and the emotional work performed by interviewees were other key factors shaping the impact of fear on their activism. In other words, we will discuss four main emotional sequences which take different directions depending on whether the fear stems from police violence, male violence, fear for one’s reputation or fear of exclusion. We will also look at the effects they give rise to: protective mechanisms, censorship, deepening knowledge and partial withdrawal from majority feminist circles. The article further addresses the fear of male violence which pushes many to become involved in the feminist movement. Combined with anger and emotional work to reduce its intensity, fear acts as a true driving force for action. Additionally, the article shows that factors which impede feminist activism are mostly related to a minority position in the movement and repeated anti-feminist threats.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,014 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».