Au nom de l’égalité des sexes? : une étude du phénomène fémonationaliste au Québec
Bibliographic record
Abstract
Mon parcours à la maîtrise a été semé d'embuches.L'élargissement de la famille au même moment qu'une embauche au Cégep de Shawinigan m'a forcé à retarder mon projet de mémoire.Heureusement, après une pause de dix ans, grâce à des personnes formidables, j'ai pu reprendre et ce projet particulièrement important à mes yeux.Puis, la maladie a forcé une autre pause, mais grâce à ces personnes, j'ai pu reprendre et enfin terminer ce travail qui fut de plus grande ampleur que je ne l'avais estimé.Tout d'abord, il m'importe de remercier le Cégep de Shawinigan, particulièrement Madame Joyce Paquette, directrice des ressources humaines, qui m'a épaulée lorsque je voulais abandonner les démarches me permettant d'obtenir une libération pour étudier à temps plein.De même, Madame Syliane Charles, alors directrice des cycles supérieurs du département de philosophie et des arts de l'UQTR, je vous remercie pour votre soutien dans ces mêmes démarches.Ce projet n'aurait pas pu se réaliser sans l'appui de ma famille.Aimants et patients, mes enfants ont gentiment accepté que je sois collée à mon ordinateur la majorité du temps, afférée à lire, écrire, annoter, matin, midi et soir.Le temps consacré à ce mémoire a été phénoménal.Cela en valait la peine, mais le processus était empreint de sacrifices familiaux.Mes trois enfants m'ont donné la force de continuer.À mon amoureux, merci de m'avoir encouragée autant et d'avoir cru en moi.Même quand je n'y croyais plus moi-même, tu étais là pour me soutenir et m'aider à y voir plus clair.Merci à Anne Iavaronne-Turcotte, chercheuse postdoctorale à la Chaire de recherche du Canada en éthique féministe de l'UQTR et au Graduate Center de la City University of New York, d'avoir accepté de me lire et de me donner de nombreux conseils.Tu m'as permis d'améliorer sans cesse mon travail et de raffiner mes réflexions.Finalement, à toi Naïma Hamrouni, qui a accepté de me diriger malgré une surcharge de travail, tu as été une inspiration dans mes moments les plus difficiles.Tu as su si bien m'orienter v pour peaufiner un sujet qui me tenait à cœur.J'ai appris énormément grâce à toi.Je te remercie pour ta rigueur et pour de ne pas avoir abandonné.vi
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 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".