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Enregistrement W4403363812 · doi:10.1093/sp/jxae017

“The Damage is Permanent”: Law, Women’s “Honor,” and the Psychiatrization of Sexual Violence in Post-reform Turkey

2024· article· en· W4403363812 sur OpenAlexaff
Tuğçe Ellialtı-Köse

Notice bibliographique

RevueSocial Politics International Studies in Gender State & Society · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTurkey's Politics and Society
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesSchool of Arts and Sciences, University of RichmondUniversity of Pennsylvania
Mots-clésHonorSexual violencePolitical scienceCriminologyLawGender studiesSociologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Existing literature is deeply divided on the effectiveness of rape law reforms. Intervening in this literature, this article examines the workings and consequences of ostensibly gender-neutral and victim-friendly reforms in Turkey. Through court observations, document analysis, and interviews with legal actors, I show how complex—and gendered—notions of victimization, harm, and trauma are embedded in sexual assault laws. I argue that the law defines sexual violence as inherently and invariably traumatizing, causing symptoms that can be identified and evidenced through the examination of the mental states of survivors, thus psychiatrizing it. This psychiatrization rests on the idea that rape primarily, and unequivocally, damages women’s “honor.” Consequently, the category of “legitimate victimhood” does not disappear; rather, it is reinvented by medico-legal logics that invoke gendered norms of honor and morality, which infuse and shape deliberations of justice in cases of sexual violence.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,207
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,333 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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