Between human rights discourses and maya identity : an anthropological outlook at the political subjectivities of guatemalan maya women in a context of organizational formation
Bibliographic record
Abstract
Ce mémoire s'articule autour d'une exploration ethnographique d'un groupe de femmes Maya Kaqchikel guatémaltèques dans leurs démarches de création d'une organisation locale de défense des droits humains ayant pour but de favoriser un meilleur accès à la justice et contribuer à la pleine réalisation des droits humains des femmes au sein de la communauté locale. En s'appuyant sur le concept des subjectivités politiques, cette recherche vise à explorer les stratégies de représentation employées par ce groupe de femmes en vue de trouver un écho - de résonner - tant auprès de la communauté locale que des bailleurs de fonds occidentaux. Les données ont été recueillies au moyen des méthodes de l'observation participante, d'entretiens semi-dirigés et de récits de vie. L'analyse des données a été réalisée simultanément et de concert avec certain-e-s participant-e-s. Les réflexions avancées dans ce mémoire invitent à plonger dans les dimensions multiples et complexes des subjectivités politiques et à approfondir les connaissances sur l'expression des droits humains dans un contexte d'activisme local et situé.
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.015 | 0.021 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".