L’intersectionnalité et l’histoire de la psychologie
Bibliographic record
Abstract
En tant que cadre conceptuel et analytique, l’intersectionnalité a influencé, et peut transformer, la façon dont les chercheur·ses abordent la psychologie et son histoire. L’intersectionnalité fournit un cadre pour examiner la manière dont de multiples catégories sociales se combinent dans des systèmes caractérisés à la fois par l’oppression et le privilège et affectent les expériences de celles et ceux qui occupent les intersections de ces catégories sociales. En outre, l’intersectionnalité a également été appliquée à l’écriture d’histoires de la psychologie qui prennent en considération le fonctionnement de plusieurs formes d’oppression et de privilège qui s’imbriquent. Par exemple, les historien·nes de la psychologie l’ont adoptée comme moyen d’aborder les intersections du racisme, du sexisme et de l’hétérocentrisme scientifiques dans l’histoire des concepts et des théories de la psychologie. L’intersectionnalité a aussi le potentiel de générer une compréhension historique plus sophistiquée du militantisme social des psychologues. Enfin, étant donné que les histoires existantes de la psychologie en contexte états-unien ont rendu largement invisible la contribution des femmes racisées, l’analyse intersectionnelle peut servir à rétablir et à mettre en avant leurs expériences et leur contribution.
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 | 0.013 | 0.017 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.063 |
| Scholarly communication | 0.021 | 0.020 |
| Open science | 0.002 | 0.009 |
| Research integrity | 0.003 | 0.009 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".