Le poids de la culture « allégée » au temps de la lipophobie ou la beauté comme un corset symbolique : le cas du Mexique
Bibliographic record
Abstract
L'époque actuelle, très préoccupée de l'esthétisme corporel, a érigé la beauté au rang de critère de santé physique et mentale et a fait de la minceur un impératif en matière d'acceptation sociale. Dans un tel contexte, il paraît intéressant de savoir comment réagissent les femmes, cibles choyées des médias sur ces thèmes, à cette préoccupation incessante. Le présent article propose une discussion sur les processus identitaires mis en œuvre relativement aux exigences sociales sur l'apparence physique qui s'imposent aux femmes pour préserver une image positive d'elles-mêmes. Après plusieurs mois d'observation participante et d'entrevues réalisées dans un centre d'entraînement, une enquête a été menée auprès de 120 femmes de la capitale de l'État de Puebla, au Mexique, pour connaître leur représentation de l'apparence physique des femmes. Les résultats obtenus sur la perception des femmes grosses et des femmes minces mettent en évidence la façon dont sont incorporés divers éléments de violence symbolique qui agissent en fonction d'un discours présent dans divers espaces socioculturels et qui légitiment l'exercice de la discrimination et de l'oppression dans la vie quotidienne des femmes.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
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.
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".