Bibliographic record
Abstract
Le 14 juin 2018, la chambre basse argentine prononça une délibération historique : par 129 voix contre 125 et une abstention, les député-e-s votèrent pour la légalisation de l’avortement pendant les quatorze premières semaines de grossesse. Après des décennies de mobilisation, il semblait que l’Argentine allait devenir le second pays d’Amérique du Sud, après l’Uruguay en 2012, à légaliser une pratique courante mais réalisée dans la plus complète clandestinité. Mais, moins de deux mois plus tard, le 9 août, le Sénat infligea un cruel revers aux pro-choix, rejetant le projet à 38 voix contre 31. L’article revient sur les moments marquants de la politisation de l’avortement en Argentine en relatant d’abord les débats de l’année 1994 et ceux succédant à la crise de 2001. Il analyse le choix stratégique du discours sur la vie pour les acteurs en présence, ainsi que le rôle de l’Eglise catholique pour laquelle l’enjeu principal est de conserver son poids sur les élites politiques et son pouvoir institutionnel, dans un contexte de plus grande pluralité religieuse. Le texte interroge finalement l’apparent paradoxe entre les remarquables avancées des droits et libertés LGBT, et le blocage politique concernant le droit des femmes à avorter en toute légalité et dans de bonnes conditions sanitaires.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.001 |
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.
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".