Bibliographic record
Abstract
Que faire avec l'antisémitisme du Second Testament ?Gérald Caron Atlantic School of Theology Halifax Dans son étude sur l'origine de Satan, Elaine Pagels affirme que la démonisation des ennemis, dont le but est de renforcer la distinction entre « nous » (les bons) et « eux » (les mauvais), imprègne l'ensemble de la tradition chrétienne.Tout comme cela a été fait dans les premiers siècles du christianisme, ajoute-t-elle, on n'a cessé depuis de recourir à la figure de Satan pour identifier et bien camper ses ennemis : les Juifs, les païens, les hérétiques, les athées et les non-croyants 1 .Satan est vivant.Il se porte même très bien, continuant à servir les intérêts d'institutions (et d'individus) qui l'ont, sinon créé, du moins récupéré à leur service.À en juger par l'usage qui en est fait de nos jours, la démonisation de l'AUTRE se porte en effet à merveille.Récupérée à l'échelle de la planète, elle n'est manifestement plus une affaire chrétienne.Il suffit de penser à la démonisation de Salman Rushdie suite à son livre Les versets sataniques 2 , des exégètes catholiques Raymond E. Brown et Jane Schaberg, pour leurs propos jugés en certains milieux blasphématoires à l'endroit de la Vierge Marie, ou encore des homosexuels et victimes du sida.Pensons à la toute récente guerre contre l'Irak où les belligérants se sont mutuellement accusés d'être sous l'emprise du Mal ou de Satan, ou encore à cette croissance notable de la rhétorique antijuive -où tous les clichés sont permis, incluant la démonisation -dans la plupart des pays arabes et musulmans 3 .Démoniser ses ennemis est devenu un phénomène Théologiques 11/1-2 (2003) p. 61-87
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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 | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".