La poignée de main avec une personne de sexe opposé, une nouvelle valeur républicaine ? À propos de l’arrêt du Conseil d’Etat du 11 avril 2018 (n° 412462)
Bibliographic record
Abstract
En avril 2018, le Conseil d’Etat admet qu’un décret gouvernemental puisse retirer la nationalité française à une femme (mariée à un citoyen français) qui refuse - en raison de ses croyances musulmanes - de serrer la main à un représentant de l’Etat lors de la cérémonie d’accueil. En l’espèce, il valide le décret à l’aune d’une justification particulièrement brève. Même si les décisions du Conseil d’Etat ne sont pas connues pour être particulièrement longues, l’économie ici faite par le juge administratif de toute forme de justifications approfondies étonne d’autant plus que la question posée est particulièrement sensible. C’est la raison pour laquelle il apparaît justifié de s’arrêter sur cette décision et, plus largement, de s’attarder sur la manière dont le droit français concilie désormais le droit à l’acquisition de la nationalité française (en raison notamment du mariage) avec une pratique stricte de la religion (musulmane notamment). Pour le dire en d’autres termes, cela justifie qu’on s’attarde sur la manière dont il concilie aujourd’hui le respect des principes du droit de la nationalité (qui impose notamment une assimilation du demandeur à la société française) et la liberté religieuse.
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 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 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".