Bibliographic record
Abstract
La matrice sexe/genre/sexualité structure les relations au quotidien, mais également les savoirs, y compris au sein de l’université. Bien que contestée, cette matrice incarne cependant le « sens commun » : l’idée qu’il n’y a que deux sexes, que seules l’hétérosexualité et éventuellement certaines formes d’homosexualité sont possibles, et que le genre est distinct du sexe mais, comme lui, stable depuis la naissance. Cette matrice disciplinaire et normalisatrice façonne nos droits et nos institutions formelles politiques, les médias et la culture populaire, nos vies quotidiennes et les luttes politiques. Mais elle est remise en cause par des sujets politiques nouveaux – les personnes intersexes, trans et queer. Ces sujets émergent de ce qu’étaient des catégories médicales diagnostiques pathologisantes. Leur existence en tant qu’intellectuels, activistes, et non comme anormaux, fous, criminels, a été douloureusement acquise. Désormais, ils nous offrent des analyses sociales vitales des expériences humaines quotidiennes, surdéterminées mais jamais réductibles aux normes binaires du sexe et du genre ; d’une manière inévitablement partielle, fragmentée, parfois contradictoire, ils nous aident à imaginer des relations sociales au-delà des pratiques et des normes, souvent étroites, du présent.
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.024 | 0.004 |
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".