Une délicate rencontre entre savoirs autochtones et « experts » : enjeux des politiques interculturelles dans le domaine de la prévention de la violence à l’égard des femmes kichwa en Amazonie équatorienne
Bibliographic record
Abstract
Cette thèse porte sur l’élaboration et la mise en pratique de politiques interculturelles dans le champ de la santé internationale, en se basant sur une ethnographie d’un programme de prévention de la violence de genre dans le canton de Loreto, en Amazonie équatorienne, mis en place par la Croix-Rouge suisse et aujourd’hui géré de concert avec l’Etat équatorien et une organisation kichwa locale. Suivant une approche qui fait varier les échelles d’analyses pour articuler le niveau local, national et international, elle met en évidence les lieux d’intersection et les hiatus entre l’idéal d’interculturalité tel qu’il est conçu « par le haut » et les pratiques qui sont mises en oeuvre au quotidien par des professionnels de la santé et du développement métis équatoriens. Elle révèle ainsi qu’au-delà de l’idéal du respect des « différences culturelles autochtones » et de la symétrie entre les « cultures », les discours et les pratiques de ces professionnels consistent en une entreprise de normalisation et de moralisation des comportements des destinataires kichwa en matière de rapports de genre. Pour affiner ces analyses et dépasser une approche critique de la santé publique, cette thèse explore également les représentations et les pratiques des destinataires – femmes agents de santé et « bénéficiaires » kichwa du programme – en matière de violence et de rapports de genre. Elle montre ainsi que le transfert de normes et de valeurs via la santé publique fait l’objet de multiples processus d’appropriations, et explore les différentes d’interprétations, de négociations et d’instrumentalisations de la part des destinataires, tant au niveau individuel que collectif.
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 | 0.014 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.017 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| 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".