Quel genre de droit? Autopsie du sexisme dans la langue juridique
Notice bibliographique
Résumé
Diriez-vous d’un tribunal dont on limite la compétence qu’on lui coupe les couilles? Diriez-vous d’une enfant violée qu’elle a vécu une « aventure sexuelle »? Diriez-vous de 30 avocates et d’un document qu’« ils » se trouvent dans la salle d’audience? Si vous avez répondu « non » à ces provocations, vous aimerez cet article. Si vous avez répondu « oui », vous en avez besoin.Nous traquons ici le sexisme dans la langue du droit. Effacer les femmes, pathologiser les mères, banaliser les violences : tels sont quelques-uns des effets discriminatoires de ce sexisme langagier que nous entreprenons de détailler sous toutes ses coutures.L’analyse du sexisme langagier doit devenir un champ d’étude en bonne et due forme. À cette fin, nous offrons une nomenclature des sexismes jurilinguistiques (lexical, grammatical, terminologique…), ainsi que deux nouvelles notions : la féminisation ostentatoire, un féminin marquée à l’oral, et le plafond de verre linguistique, cette obstination à nommer au masculin les femmes occupant de hautes fonctions.Notre étude offre des outils aux juges, avocat·es, notaires, légistes et autres practicien·nes du droit pour démasquer le sexisme caché dans leurs communications et se familiariser avec les nouveaux développements en matière de rédaction inclusive.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,007 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 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 ».