« Elles sont si peu que nous ne les voyons pas. » Les femmes et la prison dans les reportages de <i>La Vie en rose</i>
Bibliographic record
Abstract
Cette étude porte sur un dossier intitulé « Les femmes en prison » paru en 1983 dans La Vie en rose et plus précisément sur les grands reportages écrits par Lise Moisan, Francine Pelletier et Françoise Guénette. L’analyse met en lumière la relation entre l’écriture du reportage au féminin et la représentation des femmes en prison. À travers l’examen de ces articles, il s’agira, d’une part, de se demander comment les journalistes de la revue féministe se réapproprient le reportage, genre journalistique qu’elles critiquent dès leur premier numéro. Il s’agira, d’autre part, de mesurer comment l’image des femmes en prison dans la revue se distingue du stéréotype de la femme criminelle, figure exceptionnelle surreprésentée dans l’espace médiatique, mais aussi de celui des femmes en prison dans les grands journaux d’information. Le dossier offre en effet une représentation singulière des femmes et du monde pénitentiaire. Le parallèle entre les reportages dans La Vie en rose et les discours sur les femmes en prison vise ainsi à explorer la façon dont les reporters préconisent une écriture de terrain qui met à distance un certain nombre d’idées reçues à travers une poétique féministe du reportage.
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 | 0.003 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".