La division du travail des personnages féminins et masculins dans les albums jeunesse en maternelle 4 ans
Bibliographic record
Abstract
La mission de l’école est d’offrir des chances égales à tous les enfants de se développer, sans égard à leur situation socioéconomique ou à leur genre. On répète aux enfants qu’ils peuvent accomplir tout ce qu’ils souhaitent et que « quand on veut, on peut ». Mais quel est le message envoyé par le matériel pédagogique employé par les personnes enseignantes? À la maternelle, c’est l’album jeunesse qui est à l’avant-scène. Les enfants d’âge préscolaire, à travers l’exposition répétée aux albums jeunesse, en viennent à s’identifier aux personnages de ceux-ci et en tirent des apprentissages qui vont au-delà de ceux liés à la lecture ; ils apprennent les comportements et les rôles sociaux qui sont acceptables pour les femmes et les hommes. Ceci peut, entre autres, avoir une incidence sur le développement des aspirations professionnelles des enfants. S’ils sont exposés à une division du travail des personnages féminins et masculins qui repose sur des stéréotypes de genre, ces derniers pourraient croire que certains domaines comme l’enseignement et les soins aux enfants sont réservés aux femmes et que d’autres, comme les domaines des sciences, de la technologie, de l’ingénierie et des mathématiques (STIM), sont réservés aux hommes. Dans le cadre de ce projet, nous avons cherché à déterminer dans quelle mesure les albums des bibliothèques de classe de maternelle 4 ans temps plein en milieu défavorisé en contexte québécois présentent une division du travail des personnages féminins et masculins qui repose sur des stéréotypes de genre. Pour ce faire, nous avons analysé un échantillon de 217 albums jeunesse tirés de 30 classes de maternelle 4 ans TPMD qui comptaient un total de 476 personnages exerçant une profession. Les professions des personnages ont ensuite été catégorisés dans 10 domaines professionnels, ce qui nous a permis de décrire et d’évaluer quantitativement la présence relative des personnages masculins et féminins dans chacun des domaines. Nous avons employé des tests Chi-carré de Pearson afin de déterminer si la présence relative des personnages féminins et masculins variait de façon significative de celle observée dans la population (50-50). Nous avons trouvé que les personnages masculins sont surreprésentés dans la majorité des domaines professionnels et que le seul domaine où les personnages féminins sont surreprésentés est celui de l’« enseignement et soins aux enfants ». En plus d’être sous-représentés, les personnages féminins occupent presque systématiquement une moins grande variété de professions que leurs homologues masculins dans les différents domaines professionnels. Les caractéristiques des albums jeunesse associées à une surreprésentation des personnages masculins dans une plus grande proportion de domaines professionnels sont les livres d’origine européenne et les livres de moindre qualité. La date de parution, elle, ne semble peu ou pas avoir d’incidence sur la division du travail des personnages. Ainsi, il importe, pour les personnes enseignantes qui souhaitent changer le statuquo et offrir des modèles professionnels plus variés aux enfants, peu importe leur genre, de revoir leurs pratiques de sélection d’albums jeunesse en ce sens. _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : maternelle 4 ans ; album jeunesse ; division du travail ; stéréotypes de genre ; socialisation différenciée ; bibliothèques de classe.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".