Le fémicide conjugal, un phénomène ignoré : Une analyse de la couverture journalistique de trois quotidiens montréalais
Bibliographic record
Abstract
La note de recherche de Cuérard et Lavender présente le résultat d'une analyse de la couverture journalistique du « femicide conjugal ». Les auteures ont analysé l'ensemble des articles publiés sur le sujet en 1993 dans trois quotidiens montréalais : The Gazette, Le Journal de Montréal et La Presse. En se basant sur une analyse narrative et discursive des articles, elles concluent que ces crimes sont présentés comme des incidents isolés, ce qui a pour effet de nier l'existence sociale du phénomène. Comme le suggère la recherche antérieure sur le sujet de la violence faite aux femmes, les auteures démontrent que la couverture journalistique de cet acte de violence extrême dépersonnalise les femmes, blâme souvent la victime, nie la responsabilité du meurtrier et contribue à la création d'un sentiment de crainte chez l'ensemble des femmes. Même si l'on ne peut considérer la couverture journalistique comme une des causes directes du femicide conjugal, elle contribue au maintien de la situation par son traitement inapproprié. Les auteures suggèrent diverses manières d'améliorer la couverture journalistique et proposent l'emploi systématique de l'expression « femicide conjugal » afin que le phénomène acquière une existence propre.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.011 |
| Science and technology studies | 0.040 | 0.020 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.007 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".