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Enregistrement W6979767075

Agir dans les marges : l'expérience de l’injustice et de la discrimination dans les milieux du bénévolat et de l’implication citoyenne

2022· other· fr· W6979767075 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueR-libre (Université Téluq) · 2022
Typeother
Languefr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGender identitySocial powerSocial impact
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,400
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,232 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2022
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Résumé présentoui

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