Oppressions et barrières systémiques en relation d’aide pour les populations marginalisées
Bibliographic record
Abstract
Adoptant une perspective intersectionnelle, cette revue de la portée s’est intéressée à ce que la littérature des derniers cinq ans a identifié en termes de barrières découlant des différents systèmes d’oppression qui réduisent l’inclusivité des services de relation d’aide pour les populations marginalisées. L’analyse des résultats des 13 articles retenus a révélé la présence d’obstacles et discriminations dans les services sociaux et de relation d’aide pour les adultes avec un trouble du spectre de l’autisme sans déficience intellectuelle (barrières découlant du capacitisme); pour les individus vivant de l’itinérance et les personnes de classe ouvrière (barrières découlant du capitalisme et du classisme); pour les personnes noires (barrières découlant du racisme); pour les personnes dont l’orientation sexuelle diverge des normes hétéronormatives dont des personnes âgées (barrières découlant de l’hétérosexisme, de l’hétéronormativité, de l’homophobie et de l’âgisme) et pour les personnes dont l’identité ou l’expression de genre divergent des normes cisnormatives (barrières découlant du cissexisme, de la transphobie et de l’enbyphobie). Ce portrait des barrières systémiques émergeant de la littérature récente soulève un important besoin d’agir pour accompagner les professionnel.le.s en développement de carrière à mieux tenir compte des systèmes d’oppressions afin d’intervenir de façon plus inclusive et intersectionnelle.
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 | 0.005 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.009 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".