Une histoire revisitée. Le pays des fourrures : du castor à Brigitte Bardot
Bibliographic record
Abstract
Ce projet de recherche actuel porte sur les histoires des femmes dans la fourrure. L'auteure insiste ici sur la conjonction dans. Elle n'analyse pas l'équation femmes et fourrures, mais plutôt les rapports entre peaux et peau, peau sur peaux, et comment ceux-ci permettent de construire une histoire critique de la nation, une nation circonscrite ici non pas comme un espace géographique mais comme un espace de sexualisation. Pour ce faire, l'auteure travaille à partir de deux concepts centraux : celui de fur ladies et celui de castor. Son projet participe en fait d'un double questionnement : comment fonctionne la nation? Et comment penser la sexualité en dehors de sa matérialité, c'est-à-dire en dehors des limites du corps en tant qu'objet déterminant des sujets sexués? En apparence « métaphorique », sa démarche consiste plutôt en un travail de redéfinition des archives historiques traditionnelles et d'une sexualisation des lieux de formation de la nation.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".