Négociations identitaires : l'auto-identification des jeunes femmes musulmanes de Montréal
Bibliographic record
Abstract
Ce mémoire de maîtrise explore les négociations identitaires des jeunes femmes musulmanes vivant à Montréal, un groupe souvent au centre des débats sociaux et politiques sur la diversité culturelle et religieuse dans la société québécoise. L’étude examine comment ces femmes naviguent entre leur héritage familial, leurs valeurs religieuses et culturelles, et les attentes normatives imposées par la société d’accueil. À partir des théories critiques en sociologie, notamment les approches intersectionnelles et féministes décoloniales, cette recherche met en lumière les dynamiques complexes de l’auto-identification dans un contexte marqué par des tensions autour de la laïcité, incarnées par des politiques telles que la Loi 21. Adoptant une méthodologie qualitative et une analyse thématique des récits de vie, ce mémoire révèle les défis spécifiques auxquels ces femmes font face, notamment en termes de discrimination, de stéréotypes sociaux et de marginalisation. Il met également en avant leurs stratégies de résilience, qu’il s’agisse de mobiliser des réseaux communautaires, de reconfigurer leur identité ou de contester les discours dominants à travers des initiatives personnelles ou collectives. En s’inscrivant dans le cadre des débats contemporains sur l’inclusion et l’altérisation, cette étude contribue à enrichir les perspectives sociologiques sur les processus identitaires, tout en offrant une analyse critique des interactions entre les structures sociales, les discours institutionnels et les expériences individuelles. Elle propose ainsi une réflexion approfondie sur les enjeux de pluralisme et de reconnaissance dans une société en mutation.
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 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.013 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".