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Record W2957170519 · doi:10.71781/21513

À la croisée des genres : trajectoires et identités "trans" au Québec

2018· dissertation· fr· W2957170519 on OpenAlexaboutno aff
Isabelle Chiasson-Levesque

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2018
Typedissertation
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicCanadian Identity and History
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPsychologyHumanitiesSociologyArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Ce mémoire porte sur les trajectoires et les identités trans au Québec. Il s’appuie sur les récits de vie de 11 personnes s’identifiant trans au Québec, afin de mieux comprendre l’influence des normes sociales de genre sur leur parcours de vie et la façon dont elles se manifestent dans le cadre des interactions sociales quotidiennes. Fondée à la fois sur des récits de vie d’hommes et de femmes trans, cette recherche a ainsi pour but de mesurer l’impact d’un système de normes basé sur la binarité des genres. Cette lecture croisée des genres permet de mettre en lumière les principales convergences et divergences entre les expériences des hommes trans et celles des femmes trans. Dans un premier temps, la recherche montre que la trajectoire identitaire de genre prend place, pour tous et toutes, dès l’enfance, période où cette question du genre serait présente, mais en « sommeil ». La période de l’adolescence équivaut ensuite à une période d’éveil aux stigmates qui les aurait mené-es à intérioriser leur différence. L’âge adulte -le présent- est le moment d’extériorisation identitaire qui s’inscrit dans une série d’expériences de transition. Dans un deuxième temps, cette étude fera état des inégalités sociales de genre et des inégalités transidentitaires, et de la façon dont ces deux formes d’inégalités s’articulent, notamment dans le cadre des espaces publics et des interactions sociales. Les principaux résultats montrent que les femmes trans à l’étude vivent en majorité plus d’inégalités sociales liées à leur genre et à sa non-conformité. Inversement, les hommes trans à l’étude vivent aussi ces inégalités, mais acquièrent parallèlement certains privilèges sociaux.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.044
Threshold uncertainty score0.320

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0020.003
Science and technology studies0.0180.011
Scholarly communication0.0060.004
Open science0.0010.003
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0130.001

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 head0.042
GPT teacher head0.336
Teacher spread0.294 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
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

Citations0
Published2018
Admission routes1
Has abstractyes

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