Bibliographic record
Abstract
L'empoisonneuse, sinistre et redoutable, femme de l'ombre, sournoise et habile, hante l'imaginaire des sociétés depuis l'Antiquité. Chaque époque invente des personnages dont les gestes sèment l'effroi et prennent place dans la mémoire collective. Mais la figure de l'empoisonneuse, à la croisée des récits historiques et littéraires, des documents judiciaires et de la fiction, du passé et du présent, apparaît à la fois immobile et différente et surtout beaucoup plus complexe que ce que l'on pouvait supposer. Pour en dresser le portrait et saisir la place qu'elle occupe, comprendre la production des images et leur circulation, il convenait, dans le présent ouvrage, de mobiliser des études portant sur le corps, la criminalité, le genre et leurs représentations. Les empoisonneuses nécessitent de faire appel à des disciplines diverses dans le temps long, de l'Antiquité à nos jours, afin de se demander comment et pourquoi des stéréotypes, qui tendent à faire du poison une arme du féminin et de l'empoisonneuse un poncif de l'imaginaire de la femme coupable, ont été construits, transmis, adaptés et amplifiés jusqu'au XXIe siècle. Les portraits anonymes ont souvent été rejetés dans la pénombre par quelques figures illustres qui ont retenu toute l'attention. Pourtant Circé ou Cléopâtre, les reines ou les sorcières médiévales, les élégantes et les domestiques de l'époque moderne, ont bien plus en commun qu'on ne l'imagine avec les empoisonneuses des campagnes ou les grandes criminelles contemporaines que la chronique judiciaire a régulièrement présentées aux lecteurs puis aux spectateurs. Mais la vénéneuse, si elle renseigne sur la criminalité des femmes et la logique des gestes, informe aussi sur la peur ou le mal-être d'une société d'hommes qui se complait à rejeter les empoisonneuses du côté du féminin hors norme et de l'éternelle femme coupable.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.086 | 0.011 |
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".