La justice narrative : l’acte de juger comme expérience herméneutique et éthique. Autour des sentiments de compassion et de culpabilité de la juge Mafalda
Notice bibliographique
Résumé
Par une attention nouvelle aux récits de la pratique du droit, notamment à ceux qui ont été rédigés par ses acteurs (les justiciables, les juges ou les avocats), la justice narrative vise à (re)donner chair aux opérations juridiques et à considérer le rôle des sentiments dans la concrétisation du droit. Dans cette perspective, le présent article aborde l’opération juridique qu’est l’acte de juger par l’analyse narrative du récit réflexif d’une juge de la Cour du Québec, la juge Mafalda, ainsi surnommée pour conserver son anonymat. Dans son récit, elle raconte un cas d’admissibilité à l’adoption où l’application du droit civil est douloureuse en raison de sa compassion pour des parents vulnérables à qui elle retire leur enfant, entraînant chez elle un fort sentiment de culpabilité. Par la narration de cette juge, l’acte de juger se révèle une expérience herméneutique et éthique complexe où l’interprétation des textes juridiques s’accomplit dans une relation singulière à soi, aux autres et aux institutions.
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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,037 |
| Communication savante | 0,010 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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; 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 ».