Le genre, structure sérielle : penser les femmes comme un groupe social1
Bibliographic record
Abstract
À la suite des critiques formulées par des femmes de couleur et par des lesbiennes quant à la conception ethnocentrique blanche et hétérosexiste d’une bonne partie de la réflexion féministe, l’auteure essaie de penser la catégorie « femmes » en dehors des définitions essentialisantes et totalisantes. Elle propose, à cette fin, de recourir à la notion sartrienne de structure sérielle pour penser les femmes comme un groupe social dont les membres n’ont pas nécessairement à partager les mêmes attributs. Cela lui permet d’envisager la possibilité d’un féminisme qui ne repose pas sur la catégorie « femmes » dans son ensemble, mais qui émerge plutôt des pratiques, nécessairement parcellaires, de femmes qui transforment en enjeux politiques certains aspects de la « condition féminine ». Ainsi, il devient possible de penser le féminisme comme théorie et pratique politiques sans le faire procéder de « femmes » dont la condition serait identique en tous points, mais plutôt de coalitions qui remettent en cause un aspect particulier des rapports de pouvoir entre hommes et 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 | 0.003 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.023 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".