Telling it Like it isn’t: Obscuring Perpetrator Responsibility for Violent Crime
Notice bibliographique
Résumé
Part I of this article introduces the interactional and discursive view of violence and resistance, part II illustrates its application to the analysis of sexual assault trial judgments, and part III provides a detailed analysis of an entire judgment. In giving their reasons for verdicts and sentences, the majority of judges accounted for the assaults by drawing on psychological concepts and constructs. These psychological explanations or causal attributions were grouped into one or more of eight categories: alcohol and drug abuse, biological or sexual drive, psychopathology, dysfunctional family upbringing, stress and trauma, character or personality trait, emotional state, and loss of control. The causal attributions in all categories systematically reformulated deliberate acts of violence into non-deliberate and non-violent acts. Psychologizing attributions, that is, causal attributions that functioned to conceal the violence and mitigate the perpetrator’s responsibility, accounted for 97 percent of attributions. Through line-by-line analyses of the full text of one judgment, we show how psychologizing attributions are combined in use with other linguistic devices to (i) conceal violence, (ii) mitigate perpetrators’ responsibility, (iii) conceal victims’ resistance, and (iv) blame or pathologize victims.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,010 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».