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Record W4399451492 · doi:10.7202/1111618ar

La persistance du pouvoir au-delà de la rupture : analyse des tactiques de contrôle post-séparation envers les femmes ayant un parcours d’itinérance

2024· article· fr· W4399451492 on OpenAlexaff
Catherine Flynn, Camille Harvey, Marie-Ève Desrosiers, Pénélope Couturier, Mélissa Cribb, Gabrielle Petrucci, Mylène Fernet, Simon Lapierre, Marie‐Marthe Cousineau

Bibliographic record

VenueIntervention · 2024
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicSocial Policies and Family
Canadian institutionsUniversité de MontréalUniversité du Québec à MontréalUniversity of OttawaUniversité du Québec à Chicoutimi
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceSociologyArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cet article présente une analyse de données secondaire réalisée à partir de 68 récits de vie de femmes ayant vécu des violences et des situations d’itinérance dans leur parcours de vie. Il se penche plus spécifiquement sur différentes tactiques de contrôle déployées par des partenaires intimes en contexte post-séparation, lesquelles ont eu pour effet de détériorer les conditions de vie de femmes. Les résultats illustrent : 1) les violences économiques perpétrées durant la relation intime et qui se sont poursuivies au-delà de la rupture pour maintenir le pouvoir sur les femmes, telles que les tactiques de contrôle des finances, des biens et des conditions de vie, 2) le harcèlement et les différentes stratégies pour priver les femmes de leur liberté en contexte post-séparation, 3) la manipulation exercée auprès des enfants et autour des enjeux liés à la garde de ces derniers et 4) la diffamation et les atteintes à la réputation des femmes afin d’étioler leur réseau de soutien, de réduire leurs possibilités d’emploi et de les disqualifier de certains rôles sociaux. Cet article offre différents repères afin de rendre visibles diverses stratégies coercitives et leurs effets sur les conditions de vie des femmes qui subissent des violences.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.455
Threshold uncertainty score0.990

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.023
GPT teacher head0.341
Teacher spread0.318 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations1
Published2024
Admission routes1
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