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Enregistrement W7161972223 · doi:10.82308/41709

Protecting queer childhood: Bill C-6 through the lens of childhood ethics and queer theory

2022· dissertation· en· W7161972223 sur OpenAlexaboutno aff
Mathilde Mounier

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLGBTQ Health, Identity, and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQueerQueer theoryHuman sexualityPoison control

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les thérapies de conversion d’identité de genre et d’orientation sexuelle sont devenues la cible des défenseurs des droits de la communauté 2SLGBTQQIA+. Et pour cause, les thérapies de conversions peuvent non seulement être physiquement douloureuses, mais engendrent aussi souvent des problèmes de santé mentale sur le long terme. C’est pour cela que de nombreuses juridictions se sont mises à criminaliser les thérapies de conversions, comme il en est le cas au Canada avec la loi C-6. Malgré cela, l’approche prise par le législateur Canadien n’est peut-être pas celle qui a la possibilité d’être la plus bénéfique pour les enfants 2SLGBTQQIA+. Ce mémoire, intitulé « Protéger l’enfance queer : la loi C-6 au travers l’éthique de l’enfance et la théorie queer », utilisera des concepts tirés des travaux du domaine de l’éthique de l’enfance et de la théorie queer afin d’évaluer l’impact de la loi C-6. Le mélange de ces deux domaines n’est pas encore courant dans la jurisprudence. Malgré cela, il est essentiel dans le contexte de la criminalisation des thérapies de conversions, puisqu’un des buts de cette loi est de protéger les jeunes individus 2SLGBTQIA+. Après avoir analysé la position des éthiciens de l’enfance et des théoriciens queer, ce mémoire rapprochera les deux perspectives afin d’explorer d’autres façons d’assurer le bien-être des jeunes individus 2SLGBTQQIA+

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,942
Score d'incertitude au seuil0,116

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0120,047
Communication savante0,0090,009
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0070,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,341 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2022
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