La rédaction inclusive en droit: Pourquoi les objections ratent-elles la cible?
Notice bibliographique
Résumé
These are interesting times for the French language. Inclusive writing (or feminization) is more and more widespread, and the legal community is no exception: lawyers, notaries and judges of all stripes are carving out greater space for women and non-binary people in language. There are, however, pockets of resistance. Many people wonder whether inclusive language is truly appropriate in legal texts or if it should be confined to more informal contexts. In this article, we address these questions and take apart eight common objections to non-sexist legal writing: 1) Grammatical gender has nothing to do with a person’s gender 2) Grammar rules have nothing to do with patriarchy3) Inclusive writing is a superficial undertaking4) The feminine form bogs down writing5) Judges do not use inclusive or gender-neutral writing6) Feminization introduces errors in French7) Non-sexist writing is too imprecise when it comes to the law8) Feminization reinforces the binarity and sexism of the French language We will see that these objections are really myths founded on shaky ground.
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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 | 0,019 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,023 |
| Communication savante | 0,018 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».