Les « plaisanteries » des collègues de travail : terrain d’oppression et de résistance à la violence pour les personnes LGBTQ+
Bibliographic record
Abstract
À partir des résultats d’une enquête par entretien au Québec portant sur les facteurs d’inclusion et d’exclusion des personnes LGBTQ+ dans différents domaines de leur vie, cet article traite d’un aspect encore peu exploité comme sujet d’étude, les blagues offensantes des collègues de travail. Celles-ci se sont révélées avoir une place conséquente dans la sociabilité au travail, mettant les personnes LGBTQ+ dans une position ambiguë : le registre de l’humour interrogeant la légitimité de mal réagir aux blagues offensantes. L’écart constaté entre l’intention des auteur·es de plaisanterie et les effets que celles-ci peuvent avoir sur les personnes LGBTQ+ donne lieu à trois types de réactions, allant du renversement de la blague à son avantage à une sorte de renoncement. Ces trois types de réactions exigent un travail émotionnel (Hochschild, 2003). Enfin, les femmes non hétérosexuelles se retrouvent piégées : l’acceptation de leur lesbianisme comme facteur d’intégration à l’entre-soi masculin se fait au prix d’une exclusion du groupe des femmes, les rendant complices de toutes formes de sexisme.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.019 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| 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".