Des animaux et des femmes : la thèse des oppressions liées selon les écoféministes antispécistes
Bibliographic record
Abstract
Cet article développe la thèse selon laquelle l’oppression des femmes et celle des autres animaux sont profondément interconnectées. Selon les écoféministes antispécistes, plusieurs oppressions humaines sont liées à la domination considérée naturellement juste des humains sur les autres animaux. Cette thèse va plus loin que l’approche analogique qui repose sur l’affirmation selon laquelle le spécisme est analogue au racisme et au sexisme parce qu’il s’agit d’une discrimination injuste fondée sur des critères moralement arbitraires. Au-delà des rapports analogiques entre ces oppressions, il existe des liens matériels, culturels, sociologiques, historiques, psychologiques et idéologiques entre l’oppression des animaux et celle des êtres humains, notamment des femmes. Ces analyses des écoféministes antispécistes sont désormais appuyées par plusieurs études empiriques en psychologie morale et sociale. Des considérations sociologiques et historiques révèlent que la cause animale est largement un mouvement de femmes méprisé pour des raisons souvent sexistes et qu’il existe une division genrée de la violence et du care envers les animaux. Par conséquent, nous avons de bonnes raisons de penser que la libération des femmes et celle des animaux sont reliées à plusieurs égards et qu’un mouvement écologiste prenant au sérieux les perspectives féministes devrait être plus sensible au sort des animaux – et inversement.
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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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.003 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.000 |
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.
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".