De l’humour féminin comme d’une compétence sociale pour gérer et contester les rapports de pouvoir et les inégalités dans le couple
Bibliographic record
Abstract
Lors d’entretiens de couples effectués dans le contexte d’une recherche qualitative sur l’organisation financière des ménages, l’humour, l’ironie et le rire ont été mobilisés par les femmes pour souligner et dénoncer les inégalités économiques entre elles et leur partenaire. Par l’humour, les femmes partagent leur expérience et démontrent leurs capacités à reconnaître le pouvoir masculin et les transgressions de la norme égalitaire. L’humour féminin est toutefois une forme de subversion douce, car les inégalités, bien qu’elles soient relevées, ne sont pas discutées explicitement. L’humour contribue-t-il pour autant à maintenir lestatu quo? Non, car, en ciblant un système plutôt qu’une personne et en créant une alliance avec le partenaire, l’humour féminin est peut-être le meilleur moyen d’introduire du changement tout en préservant la relation.
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 | 0.010 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.019 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| 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".