Récits de défaite : raconter le mouvement radical contre l'austérité
Bibliographic record
Abstract
Cette recherche porte sur le mouvement radical contre l’austérité de 2015 au Québec. Nous cherchons à comprendre comment les récits militants sur cette mobilisation se sont formés. La recherche repose sur une enquête qualitative avec neuf entrevues non dirigées. Celle-ci met en perspective la centralité de la répression vécue ainsi que le rôle du conflit entre les comités Printemps 2015 et l’ASSÉ. Nous nous basons sur ces entrevues pour comprendre comment le processus de cadrage du mouvement radical contre l’austérité s’inscrit dans les récits des participant·es. En retrouvant quatre récits types, notre travail contribue à la typologie de Beckwith (2015). En effet, la défaite comme maintien ou renforcement des injustices est un nouveau type de récit produit par des militantes. Ces narratrices apportent un nouveau type de récit dû à leur multipositionnalité dans le mouvement contre l’austérité et le mouvement féministe. Cette recherche est une invitation à approfondir les récits des mouvements sociaux en relation aux rapports de pouvoir et à l’expérience militante vécue et située. \n_____________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : mouvement étudiant, Printemps 2015, militantisme, mouvement social, processus de cadrage, récits, Québec.
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 | 0.005 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.016 | 0.021 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.001 |
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.
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".