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Record W2906079571 · doi:10.7202/1075770ar

Jeunes femmes de la rue et féminités marginalisées. Que nous révèlent les récits des principales intéressées ?

2021· article· fr· W2906079571 on OpenAlexaffvenueabout
Catherine Flynn, Mélissa Cribb, Dominique Damant

Bibliographic record

VenueRevue Jeunes et Société · 2021
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicSocial Sciences and Governance
Canadian institutionsUniversité de MontréalUniversité LavalUniversité du Québec à Chicoutimi
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceSociologyPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

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 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)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.674
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.003
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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 head0.083
GPT teacher head0.392
Teacher spread0.308 · 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; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designTheoretical or conceptual
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

Citations0
Published2021
Admission routes3
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