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Record W2892021734 · doi:10.7202/1050653ar

La pédagogie féministe intersectionnelle socioconstructiviste de Relais-femmes dans son travail d’accompagnement-formation : des compétences à développer

2018· article· fr· W2892021734 on OpenAlexvenueno aff
Louise Lafortune, Lise Gervais, Berthe Lacharité, Josiane Maheu, Anne St-Cerny, Nancy Guberman, Danielle Coenga-Oliveira, Priscyll Anctil Avoine

Bibliographic record

VenueRecherches féministes · 2018
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicEducation, sociology, and vocational training
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesSociologyPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les auteures présentent les résultats d’une recherche réalisée en 2016-2017 par l’équipe de Relais-femmes (RF) et la chercheuse Louise Lafortune. Leurs objectifs consistaient à clarifier le sens d’une pédagogie féministe intersectionnelle socioconstructiviste (FIS) dans le travail d’accompagnement-formation de RF auprès des groupes communautaires et de femmes et à préciser les compétences pour mettre en œuvre ce type de pédagogie. Le contexte théorique aborde les concepts de féminisme intersectionnel, de socioconstructivisme, d’accompagnement-formation et de compétences. Les données recueillies à l’occasion d’une recherche collaborative sont issues d’entrevues interactives fondées sur une approche féministe et le référentiel de compétences de Lafortune publié en 2015. Les résultats obtenus comportent six énoncés de compétences et des éléments à prendre en considération dans une définition éventuelle d’une pédagogie FIS pour contribuer au débat actuel sur le sujet. Une perspective de recherche à envisager serait de revoir certains accompagnements-formations de RF, d’en critiquer les aspects intersectionnels présents ou manquants et de compléter la recherche par une analyse de cas.

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)0.008
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesScience and technology studies
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.326
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0080.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0020.013
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
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 head0.376
GPT teacher head0.462
Teacher spread0.085 · 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 designQualitative
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

Citations2
Published2018
Admission routes1
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