La gestion des consommations de drogues par des femmes insérées socialement. Plaisir et empowerment
Notice bibliographique
Résumé
Lorsqu’on parle de drogues, on parle souvent de dépendances, de marginalité, de désinsertion sociale, de risques, de méfaits. Le plaisir est plus rarement évoqué, alors qu’il constitue souvent la motivation principale aux usages de drogues. Cette communication vise à interroger les spécificités du plaisir féminin dans les usages et ventes de drogues. Les résultats présentés s’appuient sur 48 entretiens réalisés avec des femmes usagères et vendeuses de drogues insérées socialement, à Bordeaux et Montréal. Les participantes consomment en majorité du cannabis tous les jours et s’estiment dépendantes, et d’autres drogues (cocaïne, MDMA/ecstasy, champignons hallucinogènes principalement) de manière occasionnelle et récréative. Elles revendent des drogues pour financer leurs usages et s’intégrer dans leurs groupes de pairs. La juxtaposition des lignes biographiques, entre carrière déviante et carrière professionnelle, génère des risques spécifiques et un sentiment de double vie, mais aussi des ressources. L’insertion sociale constitue un rempart contre l’expérience totale de l’usage de drogues, à travers le développement de stratégies de gestion des usages, qui permettent de développer une identité sociale positive. Etre une femme dans les mondes de la drogue est source de vulnérabilité, mais les participantes peuvent retourner le stigmate du genre féminin en retournant à leur avantage leur sexualisation et les stéréotypes d’a-violence et de manque de crédibilité. Elles retirent des capacités d’agir de leur intégration dans un milieu déviant masculin, et expriment un sentiment d’empowerment. L’usage de drogues ne conduit pas forcément à la perte de contrôle et à la marginalité, et prendre en compte le plaisir dans les consommations est essentiel pour permettre la prise en charge socio-sanitaire la plus adaptée.
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 | 0,002 | 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 | 0,007 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».