Bibliographic record
Abstract
Dans le cadre d’une recherche dans une fonderie en Roumanie sur la transition économique et politique du pays dans l’après-Ceausescu, menée en occupant un poste de travail, l’auteure montre comment une intégration fondée sur les représentations de genre et de parenté symbolique peut nuire au bon déroulement de l’enquête. L’ethnographe choisit alors de « neutraliser » son genre afin de déplacer son rôle et les attentes des informateurs pour construire son objet et mener sa recherche. En adoptant les signes extérieurs de la masculinité, l’auteure a inversé les perceptions sexuées de son sexe biologique. À la fin de son séjour, elle n’était plus qu’« un » ethnologue, c’est-à-dire une personne sans genre bien défini. C’est ainsi que l’auteure a pu déplacer les enjeux périphériques et perturbateurs de sa présence sur le terrain et se consacrer pleinement à l’étude du fonctionnement réel de l’entreprise. L’article propose donc un exemple concret de « neutralisation » de genre par l’ethnologue lui-même et il évoque également les effets de cette transformation sur le cadre d’enquête.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.023 | 0.003 |
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".