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Record W6979767075

Agir dans les marges : l'expérience de l’injustice et de la discrimination dans les milieux du bénévolat et de l’implication citoyenne

2022· other· fr· W6979767075 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueR-libre (Université Téluq) · 2022
Typeother
Languagefr
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsGender identitySocial powerSocial impact
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Ce rapport de recherche présente la deuxième étude empirique menée sur le bénévolat et l’implication citoyenne en contexte montréalais et québécois par le groupe de recherche Bénévolat en mouvement (Volunteering on the Move), ce dernier ayant comme principal objectif d’analyser les formes actuelles du bénévolat. Les récents mouvements de contestation comme Metoo et Black Lives Matter nous ont conduit·e·s à nous interroger sur les expériences que vivent les bénévoles et les citoyen·ne·s, qui ont tendance à agir dans les marges des milieux du bénévolat et de l’implication citoyenne au Québec. Leurs témoignages nous ont permis de constater qu’ils et elles souffrent d’injustice et de discrimination, en raison d’une identité et une situation sociale particulières. Cette recherche vise à étudier les processus communicationnels qui sous-tendent les phénomènes de l’injustice et de la discrimination au sein des milieux du bénévolat et de l’implication citoyenne, par l’analyse de situations particulières ayant été directement vécues par les bénévoles et les citoyen·ne·s. Le but de notre recherche est de révéler, dans la manière dont les personnes relatent les expériences et significations, qu’ils et elles retirent de ces situations d’injustice et de discrimination, les pratiques communicationnelles qui les rendent possibles. L’étude de ces situations d’injustice et de discrimination contribue à une meilleure compréhension des problèmes communicationnels pouvant survenir au sein des organisations ayant des pratiques de bénévolat et d’implication citoyenne. Une meilleure connaissance de ces thématiques permettrait de formuler des suggestions concrètes pour adapter nos pratiques communicationnelles et potentiellement régler certains conflits et problèmes se répercutant parfois dans l’organisation, la collaboration et la négociation parmi les différent·e·s membres d’une organisation (employé·e·s, bénévoles, responsables). Des pistes de solution et des recommandations sont offertes directement à la fin du rapport de recherche, et sont orientées sur la valorisation de la place primordiale de ces individus au sein des organisations, au regard de leurs profils identitaires, de leurs expériences et de leurs expertises en tant que bénévoles et citoyen·ne·s.

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)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.400
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.002
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0030.001
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0070.001

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 head0.008
GPT teacher head0.239
Teacher spread0.232 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designObservational
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

Citations0
Published2022
Admission routes1
Has abstractyes

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