La pédagogie féministe intersectionnelle socioconstructiviste de Relais-femmes dans son travail d’accompagnement-formation : des compétences à développer
Bibliographic record
Abstract
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 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 | 0.013 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.008 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.002 |
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".