Y avait-il un père ? Paternité et relations de couple dans les affaires de néonaticides
Bibliographic record
Abstract
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 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 | 0.005 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.000 |
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".