Des paradoxes et périls du statut « outsider-intégré·e » : réflexions d’une travailleuse sociale féministe Noire sur la fabrique de la légitimité
Bibliographic record
Abstract
L’année 2020 a été marquée par de nombreuses mobilisations pour l’équité et les droits de populations minorisées en Amérique du Nord. Au Québec (Canada), ces mobilisations concernaient les violences sexuelles contre les femmes Noires, depuis le mouvement #MeToo d’octobre 2017, dans la foulée de la résurgence du mouvement #BlackLivesMatter en 2020. Cette contribution émane de ma thèse de doctorat en travail social. Amorcée en 2019, cette thèse porte sur les violences sexuelles et les féminismes Noirs. Cet article explore les enjeux éthiques, politiques et épistémologiques qui accompagnent le processus d’élévation d’individus comme porte-paroles et visages légitimes de mobilisations collectives pour l’équité en matière féministe et antiraciste et les imbrications de ce processus avec la recherche universitaire en travail social. En s’appuyant sur les cas du mouvement #BlackLivesMatter et des vagues de dénonciations de violences sexuelles au Québec, une analyse féministe et autoethnographique Noire (Brown-Vincent, 2019; Ettorre, 2017) me permettra d’articuler mon positionnement d’« outsider-intégrée » (Collins, 1986) et d’intellectuelle publique à la lisière de l’académie, du monde médiatique et des espaces militants et communautaires. À l’aide du concept de « transclasse » (Jaquet, 2014; Jaquet et Bras, 2018) au prisme du concept de « déférence épistémique » (Táíwò, 2020), j’illustre les dangers avérés et les paradoxes liés aux usages des théories de la connaissance située dans les espaces féministes et antiracistes. La manière dont ces théories sont mobilisées, particulièrement pendant et après l’apogée de mouvements sociaux, court le risque de (re)productions d’injustices épistémiques (Fricker, 2007). Ces injustices peuvent mettre en échec la noble visée de la justice sociale qui caractérise le travail social et la recherche universitaire dans cette discipline. Les origines premières du mouvement #MeToo remontent au travail de l’organisatrice communautaire et travailleuse sociale Tarana Burke (2017, 2021) qui avait fondé cette campagne en 2006, par, pour et avec les femmes et les filles Noires ayant vécu des violences sexuelles et étant issues de milieux socioéconomiques défavorisés. Le mouvement #BlackLivesMatter a initialement été fondé en 2013 par trois femmes Noires et queers : Alicia Garza, Patrisse Cullors et Ayo Tometi dans la foulée de l’acquittement criminel de George Zimmerman, accusé d’avoir tué l’adolescent afro-américain Trayvon Martin par arme à feu (Black Lives Matter, 2024). Cette traduction du concept d’« outsider-within » de Collins est empruntée à Bracke, Bellacasa et Clair (2013).
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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 | 0.016 | 0.015 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.021 | 0.095 |
| Scholarly communication | 0.018 | 0.011 |
| Open science | 0.002 | 0.011 |
| Research integrity | 0.004 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".