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Record W2895061248 · doi:10.7202/1051502ar

Y avait-il un père ? Paternité et relations de couple dans les affaires de néonaticides

2018· article· fr· W2895061248 on OpenAlexvenueno aff
Laurence Simmat-Durand

Bibliographic record

VenueEnfances Familles Générations · 2018
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicHomicide, Infanticide, and Child Abuse
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophyPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cadre de la recherche : Les affaires de néonaticide sont essentiellement connues au travers de la procédure judiciaire qui garde une approche très traditionnelle d’un crime exclusivement féminin et qui ne met en cause que la mère. Objectifs : Le présent article s’attache à analyser ce qui est décrit de l’attitude du partenaire de la mère vis-à-vis de la paternité, et ce faisant les relations de couple qui y sont attachées. Méthodologie : À partir de 2306 articles de presse décrivant 357 néonaticides suspectés en France de 1993 à 2012, une analyse thématique a été réalisée, utilisant toutes les mentions au père de l’enfant. Résultats : Trois grandes tendances ont été mises en exergue : l’homme qui a conçu cet enfant, soit n’est pas envisagé dans ce rôle de père, car il est écarté de la paternité par la mère ou par la justice, soit ne veut pas être père, soit veut être père, mais en est empêché par la mère. Conclusions : Contrairement à la littérature sur la parentalité aujourd’hui, les affaires de néonaticide mettent en scène une vision stéréotypée où la mère est seule à répondre du désir d’enfant. Ainsi, lors des poursuites judiciaires pour néonaticide, la présence du père est déniée, refusée, que le désir paternel existe ou non. Contribution : Cet article fait le point sur l’existence donnée au père dans le contexte des poursuites judiciaires des mères à partir d’un corpus de presse concernant 141 mères ayant été poursuivies pour nénonaticide.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.492
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0030.002
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.001

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 head0.018
GPT teacher head0.307
Teacher spread0.288 · 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 teacher head, not a consensus.

Study designTheoretical or conceptual
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

Citations1
Published2018
Admission routes1
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