Plaidoyer pour une « anti-préparation » consciente à la maternité
Bibliographic record
Abstract
Occupant les positions privilégiées de doctorantes et de mères, notre regard critique sur cette problématique nous amène à proposer une « anti-préparation » à la maternité en ce sens où les femmes devraient être appelées à déconstruire les croyances contraignantes entourant la maternité plutôt qu’à cumuler de nouvelles connaissances parfois contradictoires, souvent inutiles, et particulièrement anxiogènes. Cette « anti-préparation » ne constitue pas un appel à l’ignorance, mais elle encourage à pondérer la consommation de connaissances, dans la mesure où de telles connaissances sont génératrices de croyances qui effritent et surtout invisibilisent les forces intrinsèques des femmes. Bien que certaines informations entourant la maternité soient essentielles à connaitre, il nous semble nécessaire qu’une attention plus soutenue soit consacrée à l’autonomisation des mères ainsi qu’à la remise en question des normes dominantes qui, finalement, ne les servent pas toujours en première instance. Autrement dit, ce plaidoyer vise à ébranler la fonction autoritaire des savoirs médicalisés imbriqués aux normes capitalistes et patriarcales de la maternité vis-à-vis les forces intrinsèques des mères. En somme, par cet argumentaire, nous souhaitons ainsi promouvoir une approche non pas inclusive à cette commercialisation de la maternité, mais plutôt anti-oppressive en légitimant de façon conjointe les forces intrinsèques des mères et leurs croyances facilitantes qu’elles soient médicalisées ou tacites.
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 | 0.007 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.021 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.004 | 0.008 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.002 |
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".