"Un homme sur deux est une femme" : intégrer le genre dans les manuels d’histoire de la civilisation occidentale au collégial : quelques propositions
Bibliographic record
Abstract
L’histoire des femmes et l’histoire du genre se sont développées conjointement depuis plus d’une trentaine d’années. Pourtant, elles ne sont pas encore pleinement reconnues par les institutions universitaires, et encore moins par les institutions collégiales, les progrès historiographiques dans ces domaines étant exclus du cursus enseigné. Du moins, c’est ce que nous avons observé au niveau collégial au Québec, à la suite d’une évaluation de la trame narrative des manuels francophones et anglophones utilisés pour le cours Histoire de la civilisation occidentale. En effet, grâce à une analyse des chapitres couvrant la période moderne, soit de 1500 à 1800 environ, des manuels les plus utilisés pour l’enseignement de ce cours, nous avons pu établir que l’histoire des femmes et l’histoire du genre ne sont pas intégrées et qu’une différence existe entre la trame du manuel francophone et celle du manuel anglophone. Nous avons constaté que le seul cours d’histoire obligatoire au niveau collégial, qui tend à former des citoyens et des citoyennes éclairé(e)s ainsi qu’à transmettre une culture générale de base, exclut la moitié de la population de leurs enseignements. Aussi ce mémoire propose-t-il trois façons de remédier à cette situation.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.015 | 0.016 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
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".