Migration, féminisme communautaire et agentivité de femmes autochtones du Chiapas, au Mexique : une analyse intersectionnelle
Bibliographic record
Abstract
Accéder à une vie sans violence pour soi et ses enfants entraîne de nombreux défis pour toutes les femmes qui doivent quitter un conjoint violent. Les violences communautaires poussent de nombreuses familles du Chiapas, au Mexique, à effectuer des déplacements forcés. Sur la route de l’émancipation, la quête de scénarios sécuritaires devient souvent intergénérationnelle et implique le tissage de relations solidaires entre des femmes appartenant à différents groupes ethniques et classes sociales. Les autrices abordent cette question à partir d’une démarche méthodologique ancrée dans une perspective féministe décoloniale d’accompagnement psychosocial. L’approche intersectionnelle et celle des parcours d’agentivité rendent possible de mieux aborder les enjeux contextuels ainsi que les obstacles et les besoins pragmatiques d’un féminisme matérialiste. Survivre sans toit, pour ces femmes marquées par des traumas infligés par des violences indicibles et dans un climat d’insécurité économique, physique et psychologique, exige des efforts de reconstruction sociale tangibles et un féminisme communautaire favorisant l’organisation de réseaux qui renforcent l’agentivité de toutes les femmes.
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 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".