Savoir anticiper, percevoir et interpréter les expressions émotionnelles
Bibliographic record
Abstract
Plutôt que d’entretenir la dichotomie qui renvoie dos à dos droit et émotions, cet article souhaite montrer comment les émotions participent de la logique des situations judiciaires. À la fois omniprésentes mais peu documentées, elles permettent aux acteurs de se coordonner dans l’action. Avocats et magistrats s’appuient sur les expressions émotionnelles observées chez les protagonistes de l’audience pour réorienter une plaidoirie en fonction de la réaction du magistrat pour les uns ou d’éprouver un récit proposé dans les conclusions pour les autres. Les perceptions émotionnelles constituent un outil précieux pour décoder les catégorisations opérées par le juge et les problèmes de coordination qui sont en grande partie dus à la césure entre le langage des professionnels du droit et celui des profanes. On découvre comment les injonctions de distance, d’impartialité ou d’efficacité s’incarnent dans les pratiques des professionnels et comment les émotions, à travers leurs expressions et leur perception, affectent le droit en action.
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 | 0.003 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".