MétaCan
Menu
Retour à la cohorte

Migration et recomposition des identités : le cas des personnes homosexuelles et bisexuelles russes confrontées à la discrimination

2020· dissertation· W7149431976 sur OpenAlexaboutno aff
Ekaterina Koksharova

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langue
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSoviet and Russian History
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIdentity (music)Prejudice (legal term)Face (sociological concept)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La thèse porte sur les stratégies et les tactiques d'organisation de la « vie privée » et des identités des personnes homosexuelles et bisexuelles face aux discriminations qui se sont trouvées renforcées en Russie depuis l'adoption récente des lois anti-gays. Les discours hostiles tenus dans les milieux politiques, religieux et médiatiques, ainsi que le comportement violent de groupes extrémistes ont connu une aggravation à la suite de ces réformes. La recherche a pour objectif de suivre les personnes concernées dans leurs trajectoires de manière à saisir comment elles font face à l'interdit et comment elles affrontent la stigmatisation dans leur pays d'origine. De plus, la question de l'émigration est placée au centre de la thèse : elle trouve en effet, un écho croissant depuis les lois de 2012 et 2013, surtout chez les jeunes qui se posent la question de rester ou de partir. En suivant une démarche qualitative et comparative, il s'agit, d'une part, d'analyser les stratégies de résistance ou de contournement de la loi par ceux et celles qui vivent en Russie ; d'autre part, d'étudier le cas des personnes qui émigrent soit en France, soit au Canada. On recherche quelles stratégies sont déployées pour s'installer à l'étranger et pour s'inscrire dans d'autres manières de voir l'homosexualité et la bisexualité ; on analyse aussi les obstacles et les différentes formes de stigmatisation rencontrés.

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, Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,446
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)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,309 · 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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetSoviet and Russian HistoryTravaux en français237 207