Stigmatisation et précarité des travailleuses du sexe pendant la pandémie de COVID-19
Bibliographic record
Abstract
Ce mémoire porte sur les effets de la crise sanitaire de la COVID-19 et des mesures prises par les gouvernements français et québécois pour freiner sa propagation sur les travailleuses du sexe (TDS). Bien que les enjeux liés à la stigmatisation et la criminalisation des TDS sont déjà bien documentés dans la littérature féministe pro-TDS, ils n'ont encore été que très peu étudiés dans le contexte de la pandémie de la COVID-19. L'objectif de cette recherche est donc d'examiner les effets de la pandémie sur les TDS au prisme de la stigmatisation et du déni de reconnaissance (Fraser, 2011) dont elles font l'objet. Pour ce faire, des témoignages de TDS produits durant la pandémie et diffusés dans les médias traditionnels au Québec et en France, dont la presse écrite francophone, ainsi que sur les réseaux sociaux et YouTube ont été recueillis. À cela s'ajoutent des prises de parole d'organismes par et pour les TDS diffusés durant la même période, ainsi que des rapports de recherche concernant les effets de la pandémie sur les populations stigmatisées. Prenant appui sur les concepts de stigmatisation et de déni de reconnaissance, l'analyse identifie deux grands thèmes : 1) celui de la stigmatisation des TDS révélée et amplifiée par la pandémie et 2) celui des difficultés financières importantes mais néanmoins largement ignorées qu'ont vécues les TDS pendant la pandémie. Les résultats de l'analyse montrent que la surveillance et la répression policières se sont accentuées durant la pandémie et qu'elles ont particulièrement affectées les TDS qui pouvaient difficilement respecter les mesures sanitaires dans l'exercice de leur activité. Cela leur a causé beaucoup de stress, en plus de renforcer l'isolement social vécu par certaines et de rendre leurs conditions de travail moins sécuritaires. Puisqu'il leur était plus difficile voire impossible de continuer à travailler au plus fort de la crise sanitaire, les TDS ont également souffert financièrement et elles n'ont pas eu droit aux aides financières d'urgence offertes par les États français, québécois et canadien. L'oubli ou l'exclusion des TDS dans les programmes d'aide durant la pandémie atteste du déni de reconnaissance dont elles font l'objet, elles qui ne sont pas conçues comme des travailleuses ordinaires, ni même comme des « vies pleurables » (Butler, 2009).
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 | 0.003 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".