Une approche de la criminalité féminine à travers l’exemple du hooliganisme
Notice bibliographique
Résumé
La question du genre est un fait reconnu depuis très longtemps dans la construction des actes délictueux. Pourtant, dans le cas très précis du hooliganisme, aucune étude ne s’est jamais intéressée à l’existence ou non de femmes hooligans. Est-ce à dire qu’il n’en existe pas ? La réalité sociale du hooliganisme en Europe est bien différente. Il existe des femmes hooligans. Leur négation tient à de multiples raisons : l’absence de traitement de la singularité, les a priori positifs dont jouissent les femmes quant aux comportements violents, l’utilisation d’une définition trop restrictive du hooliganisme qui empêche de comprendre la genèse de certains événements et la place des femmes dans ceux-ci, la difficulté de penser une violence féminine alors que certaines femmes subissent chaque jour de nombreuses formes de violence. À travers l’étude des noyaux durs des groupes de supporters du soccer en France, on observe cependant qu’un certain nombre d’entre elles reconnaissent participer et avoir participé à des actes hooligans. Elles possèdent parfois des rôles et des statuts importants au sein des groupes qui les ont obligatoirement confrontées à la violence. Si, physiquement, elles ne sont pas au coeur des affrontements les plus durs, elles sont parfois les instigatrices ou les égéries de certains groupes pour qui la violence est une partie intégrante et intégrative dusupportérisme.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,026 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».