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Record W2902775686 · doi:10.3917/nqf.372.0014

Coconstruire des connaissances féministes : l’exemple du Service aux collectivités de l’Université du Québec à Montréal

2018· article· fr· W2902775686 on OpenAlexaffabout
Lyne Kurtzman, Ève-Marie Lampron

Bibliographic record

VenueNouvelles Questions Féministes · 2018
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicCanadian Identity and History
Canadian institutionsFédération des Maisons D'Hébergement pour FemmesUniversité du Québec à Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceSociologyPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cet article présente une démarche partenariale institutionnalisée qui a cours au Service aux collectivités de l’Université du Québec à Montréal (UQAM) depuis près de quarante ans, où s’est rapidement développé un volet féministe. À l’heure où la recherche partenariale, sous toutes ses formes, gagne en popularité dans le monde universitaire, l’approche du Service valorise une conception du partenariat dans laquelle la production des connaissances scientifiques est partagée avec des groupes de femmes riches de savoirs, porteurs de besoins collectifs et de changement social. L’article met en perspective le contexte à l’origine de l’approche et ses liens avec l’analyse féministe. Il présente les dimensions clés du cadre institutionnel mis en place pour soutenir les partenariats entre professeur·e·s et groupes sociaux et leur intérêt pour les initiatives féministes. Un projet visant à accentuer la prévention des agressions à caractère sexuel en contexte scolaire sert ensuite d’illustration concrète de l’approche. Puis la réflexion dégage des enjeux et des éléments de conflictualité inhérents à une pratique partenariale féministe qui bouscule les rôles et les pouvoirs traditionnels en recherche.

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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science 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: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.622
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.001
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.002
Science and technology studies0.0090.013
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0080.001

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 head0.015
GPT teacher head0.232
Teacher spread0.217 · 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
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

Citations5
Published2018
Admission routes2
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