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Record W1914635193

Les hommes et les femmes face à la violence politique en Bolivie

2008· article· fr· W1914635193 on OpenAlexaff
Pierre Beaucage

Bibliographic record

VenueAmericanae (AECID Library) · 2008
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicPolitics and Society in Latin America
Canadian institutionsUniversité de Montréal
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesArt
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Dans cet article, je me propose d´esquisser les contours d´un imaginaire de la violence chez les hommes et les femmes de la campagne et des milieux populaires de Bolivie, sur la base de 33 entrevues effectuées dans ce pays, pendant les étés 2005 et 2006. Je ne considère pas «la violence» comme un universel, mais bien comme un ensemble construit de représentations qui se rattachent à des pratiques largement répandues à l´intérieur d´une société. J´insisterai sur les points communs et les différences entre hommes et femmes, d´une part, entre les habitants de la ville et ceux de la campagne, d´autre part. Une caractéristique commune est l´impression de vivre dans un monde rempli de dangers. Nous verrons que les femmes donnent une plus grande importance aux dangers d´ordre surnaturel, ainsi qu´aux dommages causés par une forme de violence symbolique, les ragots (chismes). Les habitants des quartiers populaires urbains insistent davantage sur la violence délinquante, et prennent des mesures concrètes pour y faire face. Les répondants des deux sexes mentionnent la violence de genre et la violence familiale, mais ce sont les femmes qui rapportent des expériences vécues à ce sujet. Quand aux causes de la violence, il est intéressant de noter que tant des hommes que des femmes font référence à la «méchanceté» (maldad), tandis que d´autres incorporent à leur imaginaire des éléments du discours politique et universitaire et invoquent des éléments de violence structurelle, comme la pauvreté et les inégalités

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.612
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.006
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

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 head0.033
GPT teacher head0.313
Teacher spread0.280 · 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 teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
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".

Quick stats

Citations0
Published2008
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