Notice bibliographique
Résumé
With the advent of the Bill of Rights, making the offender less accessible, journalists are falling back more than ever on the victim to feed their daily tales of victimization. The author analyses the various forms this source of victimization takes; for some victims, they are generally crimes that are spectacular and violent, and are often perpetrated against the most susceptible and vulnerable victims. Each type of media (radio, dailies, weeklies, television) represents a particular way of adding to the suffering of the victim, and each has its way of “exploiting” the victim. The victim becomes a tool of the media, both commercially and ideologically, often with the connivance of the police, who also uses the victim for its purposes. The victim is portrayed in stereotype, according to the type of victimization reported and the offender implicated, creating a guilty or innocent victim, and literally depriving him of his own account of his victimization to make it an object of curiosity that sells well. Finally, the author analyzes how the police and the media, by interaction, can exploit the victim under the pretext of prevention or crime control and even through certain phenomena such as the reporting of crime waves promoting fear of crime. The article concludes that the media should have more respect for victims of crime.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,009 |
| Communication savante | 0,022 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,002 |
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 ».