Images of third world women: difference and disjuncture in development representations
Bibliographic record
Abstract
Résumé Les Images des Femmes du Tiers Monde: Différence et Rupture dans les Représentations du Développement Cette thèse analyse l'usage des images des femmes du Tiers Monde par l'Agence Canadienne de Développement International (ACDI) durant la période 'Les Femmes dans le Développement' (FED). Cette analyse interprétative critique examine comment ces images, - en tant que textes institutionnels -, fonctionnent pour reproduire les notions de différence à propos des femmes et du Tiers Monde. Cette étude se penche sur la rupture entre le langage et les images du développement et analyse la manière dont les messages médiatiques véhiculent les discours relativement au genre par le truchement de formes résiduelles de savoirs colonial et racisé en tant que moyens normalisés de classifier le monde par l'entremise de catégories imaginaires. Cette étude suggère que, par l'entremise de catégories représentatives récurrentes, l'époque FED facilita la production délibérée d'une figure du développement fortement identifiable - celle de la femme du Tiers Monde. Cette tendance à cibler les femmes a permis à ces images d'assurer une immense valeur véhiculaire dans l'imaginaire du développement de l'ACDI, de sorte que ces images des femmes du Tiers Monde sont devenues elles-mêmes représentatives du développement. Fonctionnant comme systèmes de signes, ces images des femmes du Tiers Monde ont également opérés comme d'importants symboles de la singularité des valeurs canadiennes. Cette étude fournit un cadre pour comprendre les représentations du développement en tant que systèmes de signes puissants qui priorisent et hiérarchisent les préférences narratives.
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.015 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.000 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".