Actions d’appropriation et dynamiques de pouvoir : expériences et pratiques des femmes dans le cadre de la procédure de détermination du statut de réfugié
Bibliographic record
Abstract
Ce texte explore l’usage stratégique par les femmes, dans le cadre de leur demande d’asile, de certains éléments ou de comportements associés aux critères de la catégorie de « réfugié » d’un point de vue juridique et procédural. Par le prisme de l’approche de l’autonomie de la migration et dans une perspective féministe intersectionnelle, ce texte s’intéresse non seulement aux différentes formes que cet usage peut prendre en termes de pratiques concrètes dans ce cadre spécifique, mais aussi aux relations de pouvoir dans lesquelles ces pratiques s’inscrivent. Nuançant certaines représentations stéréotypées des femmes et de leurs expériences perçues comme semblables et subies, les résultats – issus de l’analyse thématique d’entrevues semi-structurées avec des réfugiées et des avocat·es, ainsi que de plusieurs observations – montrent la multiplicité et la spécificité des pratiques mises en place par les femmes. Ils révèlent également le rôle de certaines dispositions, notamment sur le plan de l’éducation et des expériences personnelles antérieures, dans l’accès à la conscience des critères à atteindre et la mise en oeuvre avec succès de ceux-ci.
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 | 0.003 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".