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Record W2889655934 · doi:10.7202/1051084ar

RAS-LE-BOL DU CARE

2018· article· fr· W2889655934 on OpenAlexaffvenue
Marie-Hélène Larochelle

Bibliographic record

VenueVoix et Images · 2018
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicFrench Urban and Social Studies
Canadian institutionsYork University
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArtEthnologySociology

Abstract

fetched live from OpenAlex

La littérature contemporaine des femmes est truffée de personnages féminins qui se placent en porte à faux avec les attentes écrites pour elles dans les contes traditionnels et cessent de « prendre soin » d’elles-mêmes comme des autres (pères, maris, enfants, ami.es et étrangers). Leurs identités se fondent sur une tension, sorte de dialectique constante entre le care et la violence (symbolique ou physique ; métaphorique ou réelle), qui trouve ses racines dans les archétypes des contes de fées. Les écrits contemporains des femmes, à travers l’exploration des thèmes comme les relations amoureuses, les relations familiales, la maternité, la sexualité et les usages de la drogue, présentent une violence qui, parfois tournée vers l’autre, parfois tournée vers soi, se comprend mieux une fois observée sous le prisme d’une éthique de la responsabilité puis du « prendre soin » que le discours sous-tend. Cet article démontre comment le care devient violence. Il s’agira de comprendre une certaine limite du care : le cas qui implique de briser la dynamique, de rompre avec le « prendre soin », violemment, et de rejeter une moralité cristallisée par les contes traditionnels. Sont ainsi analysés Les sangs d’Audrée Wilhelmy et Demoiselles-cactus de Clara B.-Turcotte, qui s’inspirent des codes du conte pour mieux marquer le moment où ils sont fracassés, afin de comprendre les racines de ce mouvement de révolte à l’égard de certains motifs du conte.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.040
Threshold uncertainty score0.118

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.008
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0070.005
Scholarly communication0.0040.003
Open science0.0010.006
Research integrity0.0010.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0350.003

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 head0.024
GPT teacher head0.282
Teacher spread0.258 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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

Citations2
Published2018
Admission routes2
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