Lire et interpréter les récits de viol dans les archives judiciaires (Europe, époque moderne)
Bibliographic record
Abstract
Les procès pour viol sont rares dans les archives judiciaires de l’Ancien Régime européen. Ils ont néanmoins été étudiés suivant des approches quantitatives qui ont mis en évidence le profil des plaignantes et des inculpés (milieu social, âge, état matrimonial) ainsi que la typologie des scénarios de la violence sexuelle (lieu, temporalité, gestes). Cet état de la recherche s’intéresse plutôt aux approches qualitatives de ces sources et plus particulièrement aux méthodes développées pour lire et interpréter les récits judiciaires rapportés par les professionnels de la justice. Un premier type de travaux s’est attaché à replacer le récit judiciaire dans le cours de la procédure criminelle afin de reconstituer ses conditions d’élaboration et d’en spécifier la nature exacte. Ce faisant, ils ont cherché à évaluer la manière dont les justices d’Ancien Régime, inquisitoires ou accusatoires, prenaient en compte le récit des victimes. Un second type de travaux a cherché à interpréter la parole des parties en présence en mettant en évidence les stratégies, les non-dits, les silences : il s’agit alors de s’intéresser aux représentations et aux imaginaires de la sexualité et du genre, telles qu’ils s’expriment à travers l’expérience de la violence.
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 | 0.011 | 0.020 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".