Brève histoire de la caricature des figures majeures du christianisme
Bibliographic record
Abstract
L’affaire des caricatures de Mahomet (février 2006) a mis en lumière l’existence de seuils de tolérance à la moquerie visant les choses religieuses. Ces seuils varient beaucoup d’une religion à une autre. L’auteur entend souligner à quel point ils évoluent aussi à l’intérieur de la religion chrétienne, réputée plus placide que d’autres à cet égard. Avec une méthodologie d’historien et des repères de théologiens, il retrace les cinq grandes étapes (ou situations typiques) d’une histoire spécifique, celle des rapports entre le christianisme et la dérision, notamment sous la forme graphique de la caricature des figures caractéristiques de cette religion : l’Antiquité, le Moyen Âge, la Réforme, les dernières décennies du xixe siècle, puis la seconde moitié du xxe siècle. Il ressort que les seuils de tolérance ne sont jamais fixés une fois pour toutes et surtout varient selon qu’il s’agit de Dieu (du Christ) et de la Vierge, ou bien des saints, des curés ou des pratiques religieuses. En tout état de cause, ils sont toujours l’objet de subtiles négociations et font partie intégrante du pacte social dont chaque société a besoin pour éviter les heurts qui peuvent résulter du choc des sensibilités.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.001 |
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".