De la difficulté du bon usage des mots et de leur incidence sur la compréhension et l’application d’une norme juridique autre : la sharî’a, plus et au-delà du droit
Bibliographic record
Abstract
Le droit est un système de pensée, de valeurs et de normes, qui renvoie à une certaine vision, culturellement marquée, du monde et de la société, qui ne peut, en conséquence, s’exprimer que dans un vocabulaire qu'elle s'est elle-même forgé. Se pose dès lors au chercheur travaillant sur une aire culturelle différente de la sienne un premier obstacle d'ordre épistémologique : celui de la traduction, dans une langue autre que leur langue d’origine, des termes, concepts, valeurs empruntés ailleurs. C’est à cette difficulté que se trouve confronté le juriste étranger lorsqu’il s’intéresse au droit islamique, difficulté qui surgit dès la traduction du terme sharî’a par « droit » ou « loi ». Parler, en effet, de « droit » en se référant à la sharî'a, sans aucun autre souci de précision, revient à dépouiller celle-ci d'une grande partie de sa réalité, pour la réduire à un corps de règles juridiques dans les limites occidentales de l'acception du terme « droit ». Or, la sharî'a va bien au-delà de cette définition étroite, qui la place sur le seul terrain du juridique. Elle est une catégorie englobante, qui n'épuise pas sa substance dans les seules dispositions renvoyant au droit stricto sensu. C’est donc à cette délicate question de la traduction du concept de sharî’a par « droit » qu’est consacré cet article.
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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 | 0.016 | 0.056 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.023 |
| Scholarly communication | 0.015 | 0.027 |
| Open science | 0.002 | 0.007 |
| Research integrity | 0.005 | 0.009 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 0.006 |
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".