La délinquance économique et financière en procès. Les magistrats et la gestion différentielle des illégalismes économiques et financiers
Notice bibliographique
Résumé
À partir d’entretiens avec quinze magistrats, de multiples observations d’audiences à Paris et à Lyon dans les juridictions économiques et financières, cet article issu de mon mémoire de master 2 vise à montrer comment les réformes de la justice française (développement des alternatives à l’audience correctionnelle, introduction d’une rationalité managériale) donnent lieu à une gestion différentielle des illégalismes au sein de la justice pénale des affaires. Celle-ci trouve son principe non plus dans une inégalité inscrite dans la loi, mais aussi, et surtout dans la pratique des magistrats spécialisés. La gestion différentielle des i l légalismes repose désormais sur une individualisation de la peine qui est le support de l’application d’un pouvoir disciplinaire pour les plus modestes, et le moyen d’une négociation des conditions de la sanction pour les classes dominantes. Cette gestion des illégalismes trouve sa source dans les pratiques des magistrats en matière de gestion et de négociation présentées comme des palliatifs aux lenteurs de la justice et à l’impunité des puissants. Si les illégalismes dominants entrent dans le giron de la justice pénale, les plus dotés se ménagent des espaces d’exception, qui leur permettent parfois même de tirer profit de leurs contacts avec l’institution judiciaire.
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 | 0,003 | 0,005 |
| 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 | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».