Bibliographic record
Abstract
Apparu dans le langage populaire il y a environ 20 ans, le terme « cougar » est couramment employé pour décrire les femmes qui entretiennent des relations intimes avec un ou des hommes plus jeunes qu’elles. À l’aide de 55 entrevues semi-dirigées menées auprès de femmes âgées de 30 à 60 ans et ayant récemment eu un ou des partenaires intimes plus jeunes, l’auteure explore la façon dont ces femmes imaginent la « cougar » et les raisons pour lesquelles elles adoptent ou rejettent cette étiquette. On constate que peu d’entre elles aiment être associées à cette expression et que leur position subit largement l’influence de certaines attentes normatives genrées qui sont présentes dans le script culturel traditionnel relatif à la sexualité. De plus, l’analyse du discours des participantes révèle que l’âgisme complexifie le travail de négociation des attentes normatives en matière de sexualité que doivent entreprendre les femmes qui entretiennent des relations intimes avec un ou des hommes plus jeunes, et ce, afin de s’affirmer comme sujets de désir, tout en évitant d’être stigmatisées.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.003 |
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".