Réalités (in)visibles et vulnérabilités ambivalentes : dialogue autoethnographique autour d’un terrain de recherche auprès de femmes réfugiées au Liban
Bibliographic record
Abstract
Cet article vise à effectuer un retour réflexif inspiré de la méthode de l’autoethnographie s’appuyant sur un dialogue à propos d’un terrain de recherche que ses deux autrices ont effectué conjointement au Liban auprès de femmes réfugiées syriennes. Il s’articule autour du questionnement central, à savoir : à quoi sert la recherche si elle n’est pas associée à un engagement à transformer les situations de vulnérabilités et de violences que vivent les personnes réfugiées ? Afin d’y répondre, les chercheures et autrices dévoilent deux récits personnels qui éclairent leurs motivations intrinsèques à s’impliquer sur le terrain libanais. Elles explorent ensuite trois thèmes ayant émergé de leur dialogue à propos : 1) des enjeux d’un terrain de recherche auprès de femmes qui sont encore en déplacement et dans l’urgence ; 2) d’une remise en question de la notion de vulnérabilité en travail social ; 3) de l’engagement des chercheures à l’intersection des postures de recherche, d’intervention et de défense de droits. Elles jettent ainsi les bases d’un plaidoyer pour une recherche engagée qui permet la production de connaissances rigoureuses tout autant que la transformation sociale des enjeux que vivent les personnes réfugiées.
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 | 0.006 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.013 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
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.
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".