« Je mourrai demain matin comme un homme1. » Condamnation à mort et grâce présidentielle des criminelles : chorégraphies médiatiques
Bibliographic record
Abstract
Au cours de la Troisième République, les criminelles condamnées à mort bénéficieront toutes d’une commutation de leur peine, à partir de 1887, date de la dernière exécution. En observant ces affaires qui mettent au premier plan une accusée en cours d’assises risquant la peine de mort, on constate que leur couverture médiatique devient une sorte de marronnier, créant par exemple un suspense factice autour de l’exécution de la peine ou organisant des débats autour de la question. Mais ces procès sont aussi l’opportunité pour les premières féministes de s’exprimer, profitant des condamnations à mort des criminelles et de la grâce présidentielle qui leur est accordée pour réaffirmer l’égalité hommes-femmes, réévaluer la question de leurs responsabilités pénales et civiles, et revendiquer certains droits. Ainsi tiennent-elles une position pour le moins ambiguë puisqu’elles en viennent à demander l’exécution de leurs soeurs, au nom de l’égalité des droits, alors même que les féministes sont très largement abolitionnistes. C’est d’ailleurs surtout pour en rire et se moquer de leurs idées contraires à la doxa que les journalistes français convoquent ces voix dans un pseudo débat démocratique.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 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".