L'excision comme révélateur identitaire : l'expérience des Égyptiens ayant migré à Montréal
Bibliographic record
Abstract
L’Égypte est l’un des pays où la prévalence de femmes excisées est parmi les plus élevées au monde (DHS, 2009). Depuis les années 1940, plusieurs Égyptiens se sont installés au Canada (Hayani, 1999) et un grand nombre à Montréal (Gouvernement du Québec, 2014). Cette recherche se veut donc un travail exploratoire portant sur l’évolution, ou non, des conceptions de l’excision chez les Égyptiens, avant et après leur migration à Montréal. Pour ce faire, quatre hommes et quatre femmes, nés en Égypte, ont participé à une entrevue semi-structurée où il était question de leurs parcours migratoires et de leur expérience relative à l’excision. On constate diverses prises de position par rapport à cette pratique qui seront mises en relation avec certaines données sociodémographiques et avec les liens que les participants entretiennent avec leur pays d’origine. Ces derniers se sont dissociés de l’excision par différents clivages afin de préserver leur groupe d’appartenance religieux ou socio-économique. De plus, la maîtrise de la langue française, en Égypte, semble être un facteur ayant influencé leur choix de destination migratoire et est utilisée pour exprimer des différences entre eux et certains Égyptiens.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".