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Enregistrement W7104278579 · doi:10.71781/2468

Droit et discrimination, norme et violence normative : une analyse féministe intersectionnelle de l’effet préjudiciable des codes sexuels sur les droits des femmes

2023· dissertation· fr· W7104278579 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2023
Typedissertation
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSexual Assault and Victimization Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Family lifeDomestic violenceFundamental rights

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le Canada et le Québec, à l’image de la communauté internationale, ont à cœur le respect, la protection et la promotion des droits des femmes. Toutefois, les normes en matière d’apparence physique et de beauté qui pèsent uniquement sur les femmes, particulièrement sur les femmes et les filles noires, menacent le projet d’égalité réelle. Ces normes sont ce qu’on appelle les codes sexuels. Les codes sexuels cherchent à universaliser, naturaliser et normaliser un modèle unique de féminité, qui respecte un équilibre précaire entre beauté et professionnalisme, entre chasteté et attractivité. Dans ce mémoire de recherche, nous nous intéresserons au rapport entre le droit et la norme, qu’elle soit juridique, sociale ou culturelle, afin de comprendre l’effet préjudiciable des codes sexuels sur les femmes, et de comprendre comment et pourquoi le droit permet, renforce ou lutte contre les codes sexuels. Notre cadre théorique intersectionnel étudiera le principe de discrimination en droit international, canadien et québécois et présentera différentes théories de la norme, à l’intérieur et en dehors d’un contexte purement juridique. Cela permettra d’analyser de façon intersectionnelle la violence normative des deux codes sexuels à l’étude, soit les codes vestimentaires à l’école et les codes sur l’apparence au travail, puis de présenter des solutions sur mesure pour remédier à l’effet de ces codes sur les femmes et les filles.

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)0,001
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
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,175
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0160,002
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,236 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
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'admission1
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