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Record W2116190638 · doi:10.7202/1031115ar

Violences en famille : quelles réponses institutionnelles ?

2015· article· fr· W2116190638 on OpenAlexvenueno aff
Marylène Lieber, Marta Roca i Escoda

Bibliographic record

VenueEnfances Familles Générations · 2015
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicIntimate Partner and Family Violence
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Si la famille est en général synonyme d’intimité et de relations de confiance, elle peut également être un lieu d’abus, de contrôle ou de violences. Les diverses formes de violences qui se déroulent dans la sphère privée ont été dénoncées dès les années 1970 par les mouvements féministes. Elles ont alors fait l’objet d’une variété de politiques et d’actions publiques ayant pour vocation de défendre et d’accompagner les victimes, de punir et soigner les agresseurs ou de rétablir des liens familiaux distendus. En s’attachant à la façon dont ces violences ont été définies dans des contextes différents, en Europe, en Amérique du Nord et en Amérique latine, cet article a pour ambition de donner à voir les perspectives variées que recouvrent des catégories d’action publique aussi diverses que violences conjugales, violences domestiques, violences intrafamiliales ou encore féminicides ou fémicides, et les conséquences que ces différentes visions du problème ont sur sa prise en charge. Largement influencé par les études genre et la sociologie des problèmes publics, cet article, notamment à travers la présentation des contributions qui composent ce numéro de la revue Enfances Familles Générations , entend questionner les notions de violences de genre dans le cadre familial, dont les frontières sont fluctuantes et investies de façon variée, ainsi que les formes d’institutionnalisation du problème et les solutions qui sont envisagées.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.007
metaresearch head score (Gemma)0.021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.075
Threshold uncertainty score0.149

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0070.021
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0090.017
Scholarly communication0.0070.006
Open science0.0010.005
Research integrity0.0030.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0100.001

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.

Opus teacher head0.050
GPT teacher head0.350
Teacher spread0.300 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations8
Published2015
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