The <i>state effect</i> in contemporary Turkey: tracing ‘honour’ as a trope of gendered victimhood in cases of sexual assault
Notice bibliographique
Résumé
This article explores the implementation of the sexual assault law in the wake of the new Turkish Penal Code enacted in 2005. Through a multi-method qualitative approach, the article examines the institutional logics and gendered scripts through which the state determines which institutions can provide evidence to courts and how victimhood is understood in sexual assault cases. First, I focus on the priority granted to the Institution of Forensic Medicine for preparing forensic reports. Drawing on Mitchell’s ‘state effect’, I argue that this move reflects the Turkish state’s efforts to reconstitute itself as a rational, scientific, and impartial entity amid profound political and legal transformation in the country. Second, I examine the statements made within the judiciary regarding cases of sexual assault against women. Observing the ongoing construction of sexual violence primarily as an attack against women’s ‘chastity’, I further argue that ‘honour’ remains a powerful point of reference in the legal discourse and practice, sustaining the moralistic attitude in the legal treatment of sexual offences. Finally, I maintain that the state’s exclusive claim to rationality, scientificity, and impartiality regarding women’s experiences of sexual assault lays bare the gendered dimension of the production of the ‘state effect’ in contemporary Turkey.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,015 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».