La chasteté ou la mort. Mise en récit du viol dans les récits brefs des xvie et xviie siècles
Notice bibliographique
Résumé
Les histoires tragiques, parce qu’elles sont un genre chargé de dire les abominations du monde, semblent particulièrement adéquates pour raconter le viol, en explorer les circonstances pas toujours atténuantes, en dévoiler les enjeux humains, individuels et pas seulement collectifs. L’étude d’un tel corpus permet de désigner les caractéristiques qui autorisent ce crime à devenir objet de récit, mais aussi de faire entendre le discours que tient la représentation des victimes sur le forfait lui-même, et d’en saisir les enjeux moraux et sociaux. Alors que des formes de consentement a posteriori et des procédures judiciaires de réparation tendent souvent à édulcorer le viol, certains auteurs, comme Jean-Pierre Camus, mettent au contraire en évidence le dilemme qui pèse sur la victime entre sauver sa chasteté ou sauver sa vie : c’est par le choix de la mort que la victime est invitée à prouver la violence subie, toujours douteuse. Quand la société ignore ou minore le crime, cette insistance d’un évêque humaniste sur le point de vue des victimes montre un souci de révéler publiquement la gravité de l’attentat sexuel.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 ».