Une approche de la criminalité féminine à travers l’exemple du hooliganisme
Bibliographic record
Abstract
La question du genre est un fait reconnu depuis très longtemps dans la construction des actes délictueux. Pourtant, dans le cas très précis du hooliganisme, aucune étude ne s’est jamais intéressée à l’existence ou non de femmes hooligans. Est-ce à dire qu’il n’en existe pas ? La réalité sociale du hooliganisme en Europe est bien différente. Il existe des femmes hooligans. Leur négation tient à de multiples raisons : l’absence de traitement de la singularité, les a priori positifs dont jouissent les femmes quant aux comportements violents, l’utilisation d’une définition trop restrictive du hooliganisme qui empêche de comprendre la genèse de certains événements et la place des femmes dans ceux-ci, la difficulté de penser une violence féminine alors que certaines femmes subissent chaque jour de nombreuses formes de violence. À travers l’étude des noyaux durs des groupes de supporters du soccer en France, on observe cependant qu’un certain nombre d’entre elles reconnaissent participer et avoir participé à des actes hooligans. Elles possèdent parfois des rôles et des statuts importants au sein des groupes qui les ont obligatoirement confrontées à la violence. Si, physiquement, elles ne sont pas au coeur des affrontements les plus durs, elles sont parfois les instigatrices ou les égéries de certains groupes pour qui la violence est une partie intégrante et intégrative dusupportérisme.
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 | 0.003 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.026 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.007 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.004 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.002 |
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".