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 \nles couilles? Diriez-vous d’une enfant violée qu’elle a vécu une « aventure \nsexuelle »? Diriez-vous de 30 avocates et d’un document qu’« ils » se trouvent \ndans la salle d’audience? Si vous avez répondu « non » à ces provocations, \nvous aimerez cet article. Si vous avez répondu « oui », vous en avez besoin. \nNous traquons ici le sexisme dans la langue du droit. Effacer les \nfemmes, pathologiser les mères, banaliser les violences: tels sont quelquesuns \ndes effets discriminatoires de ce sexisme langagier que nous entreprenons \nde détailler sous toutes ses coutures. \nL’analyse du sexisme langagier doit devenir un champ d’étude en \nbonne et due forme. À cette fin, nous offrons une nomenclature des sexismes \njurilinguistiques (lexical, grammatical, terminologique…), ainsi que deux \nnouvelles notions: la féminisation ostentatoire, un féminin marquée à \nl’oral, et le plafond de verre linguistique, cette obstination à nommer au \nmasculin les femmes occupant de hautes fonctions. \nNotre étude offre des outils aux juges, avocat·es, notaires, légistes et \nautres practicien·nes du droit pour démasquer le sexisme caché dans leurs \ncommunications et se familiariser avec les nouveaux développements en \nmatière de rédaction inclusive.
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 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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».