Créer des relations justes. Analyse de pratiques innovatrices, féministes et interculturelles dans le contexte canadien
Bibliographic record
Abstract
Dans un temps où l’on cherche à vivre autrement la différence, sans une dévaluation de « l’autre », cet article présente des résultats d’une recherche réalisée sur le terrain à Montréal (Québec, Canada) dans le cadre de laquelle on a écouté le récit autobiographique spirituel de femmes féministes engagées dans des pratiques interculturelles ou interreligieuses. La recherche se situe dans le contexte canadien et québécois où des féministes antiracistes de la base distinguent différents groupes géopolitiques entre lesquelles se jouent des relations inégalitaires et postcoloniales, dont les Autochtones, les personnes immigrantes, les Anglais et les Français. Sur le plan théorique, le travail s’inscrit dans le champ d’une théologie féministe interculturelle et multireligieuse. On a écouté les récits de femmes qui appartiennent à diverses traditions religieuses ou spirituelles. Quelles stratégies mettent-elles en oeuvre pour créer une justice relationnelle ? On a retenu quatre dimensions de leurs actions : la critique des hiérarchies pour instaurer l’égalité, un désapprentissage des propres préjugés, la construction d’une estime de soi qui intègre les histoires de souffrance de soi et des autres, et la force transformatrice du groupe d’affinité.
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 | 0.005 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.032 | 0.077 |
| Scholarly communication | 0.016 | 0.007 |
| Open science | 0.002 | 0.008 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".