Notice bibliographique
Résumé
Traditionally, the act of murder has been viewed as a crime committed by men. The subject of women’s violent crimes has received only cursory attention in past academic research, and media attention typically focuses on high-profile or sensational cases such as those of Sara Thornton and Kiranjit Ahluwahlia. As a result, there has been a tendency in discussions about women’s acts of murder to view their crimes as an aberration or to stereotype women who kill as inherently evil. In doing so, they are no longer viewed as ordinary women, but are now categorized as violent offenders. This has led to allegations of discriminatory treatment of women murderers in the legal system. Whilst scattered non-feminist research has been conducted in this area, it has not offered an analysis of the treatment of women murderers in the criminal justice system. It was not until the mid-1970s that feminists’ research in this area became significant and began to address the issue of legal discrimination against female homicide defendants. Yet, in an attempt to understand the actions and motivations of women in England who kill, writers have had to rely on the few feminist studies emanating primarily from America and Australia. The absence of a detailed analysis highlighting the circumstances of women who kill their partners in England has arguably hindered the debate about the legal treatment of women murderers in England.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».