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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 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)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesScience and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesScience and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.775
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
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)0.0010.001

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.

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; both teacher heads agree on what is shown here.

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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