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Enregistrement W4387273239 · doi:10.7202/1105942ar

Invisible dans l’histoire : réflexions sur les femmes acadiennes dans les collections du Centre d’études acadiennes Anselme-Chiasson et du Musée acadien de l’Université de Moncton

2023· article· fr· W4387273239 sur OpenAlexaffvenueabout
Estelle Dupuis, Jeanne-Mance Cormier, Christine Dupuis

Notice bibliographique

RevuePort Acadie Revue interdisciplinaire en études acadiennes · 2023
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCanadian Identity and History
Établissements canadiensFrancophone University AssociationUniversité de Moncton
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

« Invisible dans l’histoire » propose une réflexion multidisciplinaire sur la représentation des femmes acadiennes dans les archives et les objets historiques. Sous l’impulsion du Groupe de recherche sur les archives et les femmes en Acadie (GRAFA), le Centre d’études acadiennes Anselme-Chiasson (CEAAC) et le Musée acadien de l’Université de Moncton (MAUM) ont constaté la faible représentation des femmes dans leurs collections. Les intervenantes font part de leurs réflexions et des défis rencontrés quant à la documentation, à la description et à l’interprétation des archives et des objets historiques dans cette nouvelle perspective. Elles s’interrogent également sur le rôle de l’archiviste et du conservateur dans ce processus de valorisation des femmes et sur la dichotomie du genre en vigueur dans les collections. Les initiatives entreprises par le CEAAC et le MAUM pour contrer l’invisibilité des femmes acadiennes dans leurs collections marquent le début d’une ère nouvelle d’inclusion et de diversité dans la pratique archivistique et de conservation. Afin de mieux saisir les récits individuels de femme, il importe en première instance d’en assurer la représentation dans les établissements de conservation.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,820
Score d'incertitude au seuil0,357

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0250,035
Communication savante0,0110,005
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,222 · 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'étudeSans objet
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
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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