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Record W7104453673 · doi:10.71781/24916

Travailler vers un sentiment de justice : les trajectoires militantes et les émotions des victimes-survivantes de violences sexuelles qui militent en ligne

2025· dissertation· fr· W7104453673 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2025
Typedissertation
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicGender, Feminism, and Media
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsEconomic JusticeLigneSocial justicePrejudice (legal term)

Abstract

fetched live from OpenAlex

Ce mémoire porte sur le sentiment de justice des victimes-survivantes de violences sexuelles qui militent en ligne. Plus spécifiquement, il se penche sur les trajectoires militantes et les émotions qui traversent leur engagement, et comment ces éléments influencent leur sentiment de justice. Pour ce faire, dix entretiens semi-dirigés ont été menés, inspirés de la méthode de récit de vie, auprès de femmes adultes qui ont vécu une ou des situations de violence sexuelle et qui militent en ligne, peu importe la forme du militantisme et la plateforme mobilisée. La notion de « trajectoire militante », première tête d’un cadre conceptuel double, permet de mieux comprendre comment les militantes entrent dans les mouvements féministes en ligne, le sens qu’elles accordent à leurs expériences et actions, la manière dont leur engagement évolue et les facteurs qui influencent leur (dés)engagement. Ensuite, la deuxième tête de ce cadre conceptuel se penche sur les écrits sur les émotions dans les mouvements sociaux, qui mettent en lumière le sens que les participantes donnent à leur militantisme à travers le rôle central des émotions dans la motivation, la formation de l’identité collective, la création de solidarité et la diffusion des idées. L’analyse de contenu thématique des résultats a permis : 1) de tracer la trajectoire militante des victimes-survivantes qui militent en ligne; 2) d’identifier les émotions qui traversent leur trajectoire militante; 3) de mieux comprendre comment les victimes-survivantes de violences sexuelles façonnent leur sentiment de justice via leur activité militante en ligne; puis 4) documenter la manière dont le militantisme féministe québécois en ligne se forme et s’organise. Les résultats mettent en lumière les trajectoires militantes des victimes-survivantes de violences sexuelles engagées en ligne. L’analyse révèle que la colère est une force motrice essentielle de l’engagement initial, tandis que la solidarité et l’amitié en assurent la continuité. Les trajectoires militantes sont marquées par des dynamiques de va-et-vient, influencées par le soutien reçu et les limites de l’activisme numérique. Face à un système judiciaire perçu comme injuste et inefficace, le militantisme féministe en ligne permet non seulement une collectivisation des expériences, mais aussi l’émergence d’un sentiment de justice alternatif façonné par la reconnaissance, le partage et la validation des vécus. Cela dit, il émerge comme un processus en construction, oscillant entre reconnaissance collective, soutien mutuel entre victimes-survivantes, frustrations face aux obstacles institutionnels et injustices structurelles.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.007
Threshold uncertainty score0.023

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0040.009
Scholarly communication0.0050.005
Open science0.0010.004
Research integrity0.0020.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0070.001

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.

Opus teacher head0.036
GPT teacher head0.344
Teacher spread0.308 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

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Published2025
Admission routes1
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