Agir dans les marges : l'expérience de l’injustice et de la discrimination dans les milieux du bénévolat et de l’implication citoyenne
Notice bibliographique
Résumé
Ce rapport de recherche présente la deuxième étude empirique menée sur le bénévolat et l’implication citoyenne en contexte montréalais et québécois par le groupe de recherche Bénévolat en mouvement (Volunteering on the Move), ce dernier ayant comme principal objectif d’analyser les formes actuelles du bénévolat. Les récents mouvements de contestation comme Metoo et Black Lives Matter nous ont conduit·e·s à nous interroger sur les expériences que vivent les bénévoles et les citoyen·ne·s, qui ont tendance à agir dans les marges des milieux du bénévolat et de l’implication citoyenne au Québec. Leurs témoignages nous ont permis de constater qu’ils et elles souffrent d’injustice et de discrimination, en raison d’une identité et une situation sociale particulières. Cette recherche vise à étudier les processus communicationnels qui sous-tendent les phénomènes de l’injustice et de la discrimination au sein des milieux du bénévolat et de l’implication citoyenne, par l’analyse de situations particulières ayant été directement vécues par les bénévoles et les citoyen·ne·s. Le but de notre recherche est de révéler, dans la manière dont les personnes relatent les expériences et significations, qu’ils et elles retirent de ces situations d’injustice et de discrimination, les pratiques communicationnelles qui les rendent possibles. L’étude de ces situations d’injustice et de discrimination contribue à une meilleure compréhension des problèmes communicationnels pouvant survenir au sein des organisations ayant des pratiques de bénévolat et d’implication citoyenne. Une meilleure connaissance de ces thématiques permettrait de formuler des suggestions concrètes pour adapter nos pratiques communicationnelles et potentiellement régler certains conflits et problèmes se répercutant parfois dans l’organisation, la collaboration et la négociation parmi les différent·e·s membres d’une organisation (employé·e·s, bénévoles, responsables). Des pistes de solution et des recommandations sont offertes directement à la fin du rapport de recherche, et sont orientées sur la valorisation de la place primordiale de ces individus au sein des organisations, au regard de leurs profils identitaires, de leurs expériences et de leurs expertises en tant que bénévoles et citoyen·ne·s.
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 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 | 0,003 | 0,004 |
| 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 | 0,013 | 0,019 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».