Quel genre de droit? Autopsie du sexisme dans la langue juridique
Bibliographic record
Abstract
Diriez-vous d’un tribunal dont on limite la compétence qu’on lui coupe \nles couilles? Diriez-vous d’une enfant violée qu’elle a vécu une « aventure \nsexuelle »? Diriez-vous de 30 avocates et d’un document qu’« ils » se trouvent \ndans la salle d’audience? Si vous avez répondu « non » à ces provocations, \nvous aimerez cet article. Si vous avez répondu « oui », vous en avez besoin. \nNous traquons ici le sexisme dans la langue du droit. Effacer les \nfemmes, pathologiser les mères, banaliser les violences: tels sont quelquesuns \ndes effets discriminatoires de ce sexisme langagier que nous entreprenons \nde détailler sous toutes ses coutures. \nL’analyse du sexisme langagier doit devenir un champ d’étude en \nbonne et due forme. À cette fin, nous offrons une nomenclature des sexismes \njurilinguistiques (lexical, grammatical, terminologique…), ainsi que deux \nnouvelles notions: la féminisation ostentatoire, un féminin marquée à \nl’oral, et le plafond de verre linguistique, cette obstination à nommer au \nmasculin les femmes occupant de hautes fonctions. \nNotre étude offre des outils aux juges, avocat·es, notaires, légistes et \nautres practicien·nes du droit pour démasquer le sexisme caché dans leurs \ncommunications et se familiariser avec les nouveaux développements en \nmatière de rédaction inclusive.
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How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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 teacher head, 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".