Bibliographic record
Abstract
Cet article fait suite à une recherche menée à Montréal entre 2011 et 2015 avec des femmes et des féministes musulmanes de différents profils sociologiques. Dans un contexte où l’ on parle beaucoup d’elles , mais rarement avec elles , je me suis intéressée à comprendre et à situer les mobilisations militantes des femmes et féministes musulmanes à partir de leur propre point de vue. En m’inscrivant dans une démarche féministe postcoloniale et en adoptant la perspective des chercheurs de l’entre-deux qui écrivent « contre la culture » (Abu-Lughod 1991), je propose de rendre compte des praxis qui constituent la subjectivation féministe musulmane dans le contexte québécois. Cette subjectivation se révèle par des discours complexes où il n’est pas question de choisir ni entre islam et féminisme, ni entre « Orient » et « Occident ». L’islam est vécu comme un ensemble de techniques de soi qui structure la conscience féministe musulmane et qui se traduit à travers des praxis islamiques et antiracistes. Si la plupart des répondantes s’entendent pour penser le féminisme comme une lutte pour la justice sociale, leurs orientations politiques sont plurielles et non homogènes. Cela dit, face à l’objectivation et à l’islamophobie genrée, il s’agit de voir que la subjectivation féministe musulmane articule des résistances où l’islam est vécu comme une source de soi émancipatrice.
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 | 0.011 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".