Migration and reconfiguration of identities : the case of homosexual and bisexual Russian people facing discrimination
Bibliographic record
Abstract
La thèse porte sur les stratégies et les tactiques d'organisation de la « vie privée » et des identités des personnes homosexuelles et bisexuelles face aux discriminations qui se sont trouvées renforcées en Russie depuis l'adoption récente des lois anti-gays. Les discours hostiles tenus dans les milieux politiques, religieux et médiatiques, ainsi que le comportement violent de groupes extrémistes ont connu une aggravation à la suite de ces réformes. La recherche a pour objectif de suivre les personnes concernées dans leurs trajectoires de manière à saisir comment elles font face à l'interdit et comment elles affrontent la stigmatisation dans leur pays d'origine. De plus, la question de l'émigration est placée au centre de la thèse : elle trouve en effet, un écho croissant depuis les lois de 2012 et 2013, surtout chez les jeunes qui se posent la question de rester ou de partir. En suivant une démarche qualitative et comparative, il s'agit, d'une part, d'analyser les stratégies de résistance ou de contournement de la loi par ceux et celles qui vivent en Russie ; d'autre part, d'étudier le cas des personnes qui émigrent soit en France, soit au Canada. On recherche quelles stratégies sont déployées pour s'installer à l'étranger et pour s'inscrire dans d'autres manières de voir l'homosexualité et la bisexualité ; on analyse aussi les obstacles et les différentes formes de stigmatisation rencontrés.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.016 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| 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".