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Record W1148064186 · doi:10.71781/21152

Réduire l'écart entre les identités revendiquées et une identité assignée : des femmes de culture musulmane engagées dans l'espace public québécois

2011· dissertation· fr· W1148064186 on OpenAlexaboutno aff
Véronique Lauzon

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2011
Typedissertation
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicMulticulturalism, Politics, Migration, Gender
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArtSociologyPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

S’appuyant sur la sociologie des relations ethniques et de l’interactionnisme symbolique, ce mémoire vise à analyser la manière dont des femmes de culture musulmane engagées dans l’espace public québécois interagissent avec les stéréotypes par lesquels elles sont caractérisées dans la société, mais auxquels elles disent ne pas correspondre. Partant du postulat qu’il existe un discours dominant ethnicisant qui dépeint les femmes musulmanes comme des êtres « soumis » et « vulnérables », ces femmes engagées se voient assigner une identité dépréciative qu’elles ne partagent pas. Elles perçoivent donc un écart entre leur identité « réelle » qu’elles voudraient se voir reconnaître par autrui et l’identité « attribuée par autrui ». À partir d’entretiens semi-directifs, ce mémoire propose une typologie des femmes de culture musulmane engagées dans l’espace public québécois. Cette typologie permet d’analyser la manière dont celles-ci perçoivent le discours dominant et les réactions qu’il suscite chez elles. Les résultats de cette analyse suggèrent notamment que ces femmes engagées élaborent des stratégies identitaires afin de voir confirmer et renforcer l’identité qu’elles voudraient se voir reconnaître par la société majoritaire. La mise en place de ces stratégies révèle la porosité des frontières ethniques puisque certaines d’entre elles vont adopter des stratégies orientées vers la « similarisation » au majoritaire, alors que d’autres vont chercher à s’en différencier.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.133
Threshold uncertainty score0.268

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0140.007
Scholarly communication0.0040.003
Open science0.0010.003
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0080.000

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.

Opus teacher head0.222
GPT teacher head0.430
Teacher spread0.208 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Published2011
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