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Record W7128441512 · doi:10.3917/lhs.198.0257d

Mohamed Mebtoul (dir.), Les Sciences sociales à l’épreuve du terrain, Alger, Belgique, France, Québec, Laos, Vietnam , Avec la participation d’Aïcha Benabed et d’Imane Lagraa, Co-édition L’Harmattan-Algérie et GRAS, 2015.

2016· article· fr· W7128441512 on OpenAlexaboutno aff
Louis Moreau de Bellaing

Bibliographic record

VenueL Homme et la société · 2016
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicDiverse Cultural and Historical Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsGovernment (linguistics)Context (archaeology)Qualitative researchWork (physics)Field (mathematics)

Abstract

fetched live from OpenAlex

Geneviève FRAISSE, Les excès du genre, concept, image, nudité, Paris, Lignes, 2014.C'est d'abord -dans le Prologue -, sous sa forme adjective que le genre est envisagé, et accepté sans discussion, car toute chose -« des faits et des situations, des êtres et des choses » -peut être appréhendée sous le « prisme du genre » qui permet de comprendre « ce que la sexuation fait à l'Histoire en cours ».En revanche, sous sa forme substantive, le genre suscite les interrogations qui constituent ce nouveau livre de Geneviève Fraisse et sont développées -comme il se doit, ajouterais-je -selon le double registre de l'épistémologique et du politique.En tant que concept, le genre est à la fois la proposition philosophique qui s'offre de penser le sexe et les sexes et ce qui permet de concrétiser cette proposition.Si Geneviève Fraisse parle d'excès, c'est pour le meilleur et le pire.Pour le meilleur, pour autant que la question du genre introduit une nouveauté perturbant l'organisation établie des savoirs ; par définition, la nouveauté est excessive puisqu'elle fabrique de l'ancien, du dépassé.C'est assurément l'aspect le plus stimulant de l'institutionnalisation des études de genre, qui, par le fait, empêche de réduire le genre à une unique dimension militante, ou plus grave encore, aux yeux de l'ordre institutionnel, à du militantisme s'affublant du masque de la science.Ce qui n'interdit cependant en rien au « genre » d'être à la fois politique et scientifique, sans contradiction.En quoi consiste cette nouveauté ?Pour la caractériser, Geneviève Fraisse évoque « un pari philosophique ambitieux », « réconcilier le un et le deux au profit du multiple, garant d'un universel concret » : le un, le genre dans la langue française dans l'occurrence « genre humain », le deux, du féminin et du masculin.« Le Un, le Deux, et le Multiple subsumés en un concept, le 'genre', belle perspective pour notre époque !» (p.10) Cependant, cette universalisation sous la forme d'une neutralisation, qui conduit au « genre humain », peut procéder à une dissimulation, comme lorsque, de 1848 à 1944, il allait de soi que le suffrage universel se confondait avec le suffrage masculin ou, qu'aujourd'hui, on oublie qu'une famille monoparentale signifie dans plus de 80 % des cas une mère seule.La neutralisation, par son excès, culmine au mensonge.Voilà pour le pire dans l'ordre cette fois méthodologique : ce genre trop zélé peut gommer la réalité.Aussi GF plaide-t-elle « pour qu'un nouveau regard sur le monde permette la reconnaissance, et la représentation, de ce que les sexes font l'histoire, et de ce que l'histoire est sexuée.» (p.18) Il ne suffit donc pas d'ajouter un nouveau chapitre, « Histoire des femmes en… ou sous…», à une grande fresque histo-Association pour la Recherche de Synthèse en Sciences Humaines (ARSSH) | Téléchargé le 10/02/2026 sur https://shs.cairn.info(IP: 45.81.2.35)

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)0.002
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: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.852
Threshold uncertainty score0.293

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0020.003
Science and technology studies0.0050.003
Scholarly communication0.0060.005
Open science0.0010.002
Research integrity0.0030.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0130.005

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 head0.067
GPT teacher head0.374
Teacher spread0.307 · 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 designNot applicable
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".

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Published2016
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