Faire-honte et honte : une analyse de l'expérience de personnes assistées sociales au Québec à travers un cadre épistémologique exploratoire
Bibliographic record
Abstract
La socialisation des populations hors des normes dominantes se ferait sous une « co-construction de la honte » : faire-honte, éviter la honte et avoir honte (Scheff, 2003; Walker, 2014). Cette théorie du cadre macrosocial contemporain m’a permis d’explorer le phénomène plus souvent nommé de stigmatisation, discrimination ou préjugés auprès de personnes exclues du marché du travail ou dites assistées sociales sous l’angle du faire-honte et du sentiment de honte. Pour suivre cette théorie, un cadre conceptuel interdisciplinaire prenant en compte une échelle interactionniste de la sociologie des émotions a été développé pour modéliser le faire-honte. La sociologie clinique de Gaulejac (2008) a été mobilisée pour saisir la complexité des sources du sentiment ou noeud sociopsychique de honte. Six personnes exclues du marché du travail ont été rencontrées deux fois pour explorer ce sentiment à la fois intime et social, pour se situer plus près du vécu, dans un équilibre sensible, éthique et clinique entre implication et distanciation. Les résultats ont montré différentes modalités explicites du faire-honte en lien avec la place d’« assisté.e social.e », mais surtout implicites ou subtiles (non-dits, exclusions) qui génèrent des doutes, de l’angoisse et une fatigue chez les sujets devant jongler avec l’incertitude d’interactions ambigües. Ce faire-honte s’est ajouté aux expériences de vie pouvant faire écho et alimenter le sentiment de honte. Les sujets ont dû mobiliser différentes stratégies pour « gérer la honte » : plus inconscientes pour se défendre si la honte était viscérale ou plus conscientes s’ils avaient accès à des ressources internes ou externes pour prendre une distance et s’en dégager. Les résultats ont particulièrement démontré l’importance de raffiner les outils pour mieux prendre en compte certaines intersections de classe, de genre et de handicap dans la co-construction de la honte, mais aussi de mieux prendre en compte ces phénomènes plus subtils, non conscients et intériorisés autant dans la recherche que l’intervention. Cette perspective offre un potentiel pour observer différentes communautés où la honte est mobilisée pour socialiser et maintenir une cohésion de façon plus subtile. _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : aide sociale, socialisation, honte, sociologie clinique, travail social, préjugés, stigmatisation
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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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.015 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| 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".