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Une délicate rencontre entre savoirs autochtones et « experts » : enjeux des politiques interculturelles dans le domaine de la prévention de la violence à l’égard des femmes kichwa en Amazonie équatorienne

2015· dissertation· W7147211063 sur OpenAlexaboutno aff
Marie-Laure Schick

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langue
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration, Identity, and Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPoison controlSkin colorEthnic discrimination

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cette thèse porte sur l’élaboration et la mise en pratique de politiques interculturelles dans le champ de la santé internationale, en se basant sur une ethnographie d’un programme de prévention de la violence de genre dans le canton de Loreto, en Amazonie équatorienne, mis en place par la Croix-Rouge suisse et aujourd’hui géré de concert avec l’Etat équatorien et une organisation kichwa locale. Suivant une approche qui fait varier les échelles d’analyses pour articuler le niveau local, national et international, elle met en évidence les lieux d’intersection et les hiatus entre l’idéal d’interculturalité tel qu’il est conçu « par le haut » et les pratiques qui sont mises en oeuvre au quotidien par des professionnels de la santé et du développement métis équatoriens. Elle révèle ainsi qu’au-delà de l’idéal du respect des « différences culturelles autochtones » et de la symétrie entre les « cultures », les discours et les pratiques de ces professionnels consistent en une entreprise de normalisation et de moralisation des comportements des destinataires kichwa en matière de rapports de genre. Pour affiner ces analyses et dépasser une approche critique de la santé publique, cette thèse explore également les représentations et les pratiques des destinataires – femmes agents de santé et « bénéficiaires » kichwa du programme – en matière de violence et de rapports de genre. Elle montre ainsi que le transfert de normes et de valeurs via la santé publique fait l’objet de multiples processus d’appropriations, et explore les différentes d’interprétations, de négociations et d’instrumentalisations de la part des destinataires, tant au niveau individuel que collectif.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Intégrité de la recherche
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 enseignants0,298
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,001
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,352 · 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
Publié2015
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Résumé présentoui

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