Bibliographic record
Abstract
Le concept d’honneur, plus connu dans un contexte interculturel, permet de comprendre certaines sources d’inégalités entre les sexes, entraînant des situations de violence qui touchent principalement les femmes (Lamboley, 2016). Bien que ce concept soit utilisé pour analyser certaines situations dans différentes communautés religieuses (Mojab, 2012), ce dernier est peu utilisé pour analyser la vie dans différentes communautés dites sectaires. Cet article a pour but de remédier à ce vide de connaissances en comparant le quotidien de femmes vivant ou ayant vécu dans des communautés migratoires et des groupes dits sectaires. La comparaison du vécu de femmes vivant dans ces deux types de communautés permettra ultimement de saisir la pertinence ou non du concept de violence basée sur l’honneur et de saisir les formes de violences vécues par ces femmes. Pour atteindre ces objectifs, des entretiens ont été réalisés auprès de femmes immigrantes (11 femmes) et auprès de femmes ayant vécu dans une communauté mormone polygame dite sectaire (30 femmes). Quatre thématiques communes aux réalités de celles-ci ont été relevées et sont au coeur de l’analyse : le contrôle patriarcal communautaire, le contrôle exercé par les femmes sur les autres femmes, le contrôle de soi et les stratégies de recherche d’aide.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".