Jeunes femmes de la rue et féminités marginalisées. Que nous révèlent les récits des principales intéressées ?
Bibliographic record
Abstract
Les travaux menés auprès de jeunes femmes en situation d’itinérance s’articulent souvent autour de la notion de risque. S’ils présentent la rue comme un milieu dangereux pour les jeunes femmes, notamment en raison des risques de subir une ou plusieurs agressions à caractère sexuel, ils contribuent également à présenter ces jeunes femmes comme une population délinquante, voire criminelle. Lorsqu’elle est étudiée à l’aide d’une méthodologie qualitative axée sur la parole de ces femmes, et analysée dans une perspective féministe, l’expérience des jeunes femmes en situation d’itinérance nous renseigne sur la façon dont leurs attitudes et comportements peuvent être compris à travers une matrice traversée par des rapports de pouvoir liés au genre et à l’âge. Cet article présente une analyse féministe intersectionnelle du « traitement » subi par les jeunes femmes de la rue à travers les différentes institutions qu'elles ont côtoyées entre 15 et 25 ans, lorsqu’elles ont adopté une conduite en tension avec celle associée aux stéréotypes sexistes de féminité. Cette analyse repose sur les récits des participantes tels que colligés dans le cadre d’une recherche-action participative réalisée entre le printemps 2013 et l’été 2014 avec sept jeunes femmes en processus de sortie de rue de la région de Québec. Cette étude avait pour objectif de documenter les violences structurelles expérimentées par celles-ci, de même que leurs stratégies pour y faire face.
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 | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.000 |
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.
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".