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Record W2552359120 · doi:10.3138/cjwl.28.3.469

Couvrez ce genre que le droit ne saurait voir : la difficile circulation du concept féministe de genre dans la langue juridique

2016· article· fr· W2552359120 on OpenAlexaboutno aff
Louise Langevin

Bibliographic record

VenueCanadian Journal of Women and the Law/Revue Femmes et Droit · 2016
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicFeminism, Gender, and Sexuality Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Élément fondamental des théories féministes, la notion de genre a beaucoup évolué depuis les années 1970. Elle a permis de penser les rapports sociaux hiérarchisés entre la classe « homme » et la classe « femme » et de dénaturaliser ces deux classes, mais aussi de démontrer le caractère construit du sexe biologique. Ainsi, le genre précède le sexe. Si le genre a été une catégorie d'analyse « utile » pour penser l'histoire des femmes, pour reprendre l'affirmation de Joan W. Scott, l'a-t-il été pour les droits des femmes ? L'étude analyse l'inclusion du concept féministe de genre dans le vocabulaire onusien et dans les législations canadienne et québécoise. La notion de genre s'est progressivement imposée dans le langage international des droits fondamentaux, non sans avoir perdu son sens féministe subversif. Du côté canadien, le concept féministe de genre a peu percolé dans les lois fédérales et provinciales. Il s'est perdu dans les méandres du transfert des écrits féministes vers le vocabulaire législatif. Même si le concept de genre est absent du langage législatif canadien, on ne peut cependant pas conclure que ce concept n'a pas été « utile » pour une meilleure reconnaissance des droits 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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesScience and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.530
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.003
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.020
GPT teacher head0.254
Teacher spread0.234 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designTheoretical or conceptual
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations1
Published2016
Admission routes1
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