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Record W4405318019 · doi:10.3828/qs.2024.16

Approches critiques du féminisme intersectionnel : perspectives du Québec, de la francophonie canadienne et de la France

2024· article· fr· W4405318019 on OpenAlexaffabout
Chantal Maillé

Bibliographic record

VenueQuebec Studies · 2024
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicCanadian Identity and History
Canadian institutionsConcordia University
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Ce texte est basé sur une série d’entretiens réalisés avec des féministes françaises, québécoises ou de la francophonie canadienne ; il examine les points de vue qu’elles expriment au sujet de l’intersectionnalité. L’analyse identifie une série de critiques, soit l’ancrage dans la réalité anglo-américaine, la primauté de la question de la race telle qu’elle se pose dans le cadre des États-Unis par rapport à d’autres expériences d’oppression et l’imposition d’un modèle hégémonique qui invisibilise les concepts et analyses produits dans d’autres contextes comme la francophonie. Les notions d’anglonormativité et de linguicisme sont introduites et permettent de désigner certains rapports de pouvoir qui teintent la construction anglocentrée de l’intersectionnalité. Un examen des politiques étatiques de genre témoigne d’approches différentes dans les féminismes d’État au Québec et au Canada et confirme la distance existante à l’endroit de l’intersectionnalité dans le contexte québécois. Les concepts et notions présents dans les féminismes de la francophonie révèlent des formes distinctes de construction des différences. Au final, l’essai montre la complexité des rapports que les féminismes de la francophonie entretiennent avec l’intersectionnalité.

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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.578
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.006
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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 head0.007
GPT teacher head0.266
Teacher spread0.259 · 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.

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

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Published2024
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