Les différentes représentations du féminicide et des meurtres de femmes à Ciudad Juárez, 1993-2005
Bibliographic record
Abstract
Cet article propose une caractérisation sociodémographique des filles et des femmes assassinées à Ciudad Juárez, ainsi qu’une typologie des différentes manières dont ces meurtres de femmes se sont produits entre 1993 et 2005. Cette analyse des meurtres de femmes a été élaborée à partir de la « Base de données sur les féminicides » (Monárrez 1998). Elle tient compte du mobile de l’auteur du meurtre et du type de relation entre la victime et l’auteur. La base de données contient les informations relatives à 442 victimes : leur âge, leur profession et leur état civil. Ont ainsi été identifiés plusieurs types de meurtres : le féminicide intime, le féminicide sexuel systémique, le féminicide du fait de l’exercice de professions stigmatisées, les meurtres commis par les membres du crime organisé et les narcotrafiquants, enfin les meurtres dus à la violence communautaire et les morts violentes involontaires. Ces catégories donnent une vue d’ensemble, non seulement du type de violence exercée, mais aussi des criminels.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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 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".