perceptions identitaires de femmes "noires" d'origine haïtienne et de seconde génération québécoise
Bibliographic record
Abstract
L’exclusion de groupes minoritaires dans une société est un enjeu incontournable dans les débats sur la démocratie, la liberté et les droits humains. Des événements récents comme la mort de Breonna Taylor et celle de George Floyd, des phénomènes comme les violences systémiques et le mépris social témoignent d’une crise morale en Amériques. Au Québec, très peu de recherches sur les expériences identitaires de femmes noires de seconde génération québécoises et d’origine ethnoculturelle haïtienne ont été réalisées dans le but de comprendre sil elles vivent des oppressions. Ce projet de maîtrise vise à combler davantage ce vide scientifique en présentant la synthèse de huit conversations sur l’identité et l’image de soi auprès de femmes appartenant à cette population. À l’aide de la théorie de l’identité sociale pour interpréter les histoires de ces participantes, j’ai pu conclure qu’il est difficile de maintenir une image positive de soi au Québec, car racisme, sexisme et nationalisme ethnique forment des obstacles à l’émancipation. Malgré la présence de quelques espaces pour se sentir bien dans leurs peaux, en général le manque de respect envers ces femmes brise la promesse d’égalité faite lors de la Révolution Tranquille en accordant à ces dernières un statut politique de second rang. D’autres recherches doivent être faites auprès de cette population afin de soutenir leur dignité et assurer leur place dans l’espace public.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".