Comment définir un groupe sans exclure aucune de ses parties ? Le genre et la notion sartrienne de la structure sérielle selon Iris Marion Young
Notice bibliographique
Résumé
Following the criticisms of many women in society who disapprove and delegitimize feminist theories that take the white, ethnocentric heterosexist conception of women as a model, Iris Marion Young attempts to think of the group “woman” as a group, without excluding any of its parts. This task leads her to the Sartrean notion of serial structure to think of women as a social group whose members do not necessarily have to share the same attributes to be recognized as such. This approach allows her to consider the possibility of a feminism that does not rely on the category "women" based on common objects, but as a category that would make a unity with plurality. Embracing different practices and transforming them into political issues unique to the condition of women, Young thus makes it possible to think of feminism as a group in which women, both as singular beings and as beings belonging to several categories, can find themselves, come together, but above all, identify themselves. Feminism considered as a political theory and practice becomes a group with which all women identify.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| 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 | 0,011 | 0,030 |
| Communication savante | 0,013 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».