Défense et illustration de la peine de mort dans le roman policier à énigme
Bibliographic record
Abstract
Le roman policier à énigme est réputé conservateur. Les rapports qu’il entretient avec la peine de mort confortent cette perception. En effet, l’abolition de la peine de mort peut être comprise comme une avancée démocratique. Or, le mouvement abolitionniste n’est pas présenté sous un jour favorable dans les romans parus en Angleterre au XXème siècle. Dans une perspective synchronique, la peine de mort occupe une place privilégiée dans la structure du roman à énigme, car elle participe de son économie : l’ordre du monde a été remis en cause par un meurtre énigmatique, il doit être rétabli par la résolution de l’énigme et par la punition du coupable. Dans l’idéal, cette punition est la suppression physique du meurtrier. La littérature policière est ici en adéquation avec la réalité : la peine de mort faisait partie de l’arsenal répressif anglais dans la première moitié du XXème siècle. Mais cette belle harmonie s’effrite dans une perspective diachronique. Le droit pénal anglais a évolué, la peine de mort a été progressivement abolie. Le roman à énigme s’est retrouvé en porte-à-faux avec la réalité. De la sorte, dans les romans tardifs d’Agatha Christie, une vraie nostalgie de la peine de mort se donne à lire. Son cas est exemplaire, mais il ne doit pas occulter le fait que d’autres écrivains, comme John Dickson Carr ou Ngaio Marsh, ne partageaient pas tout à fait la même philosophie pénale.
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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 | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.030 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.003 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".