Les femmes sont responsables de leur assassinat par leur partenaire
Bibliographic record
Abstract
Les femmes sont responsables de leur assassinat par leur partenaire Marie France LabrecqueEn 2013, l'OMS publiait un rapport montrant que 30 % des femmes à l'échelle mondiale subiraient de la violence de la part de leur partenaire intime.Les conséquences sur la santé des femmes sont nombreuses et le rapport montre qu'à l'échelle mondiale, 38 % des femmes assassinées l'ont été par leur partenaire intime.C'est l'Afrique qui arrive en tête des régions du monde avec 45 %, alors que les Amériques et les pays à revenu élevé arrivent respectivement aux quatrième et cinquième rangs avec 36 % et 33 %.Le rapport évoque que, très souvent, c'est la femme elle-même qui est blâmée pour ce qu'elle subit, même lorsque la violence entraîne sa mort.Cette propension à penser que la victime -en l'occurrence la femme -est coupable de ce qui lui arrive est extrêmement répandue et seule la rectitude politique empêche certaines catégories de personnes de l'affirmer.Pour lui faire écho, on retrouve l'idée selon laquelle les causes de la violence sont à rechercher dans la psychologie masculine, soit que les hommes ne peuvent contrôler leurs pulsions ou qu'ils font des crises de folie.Cette idée est transversale à toutes les classes sociales.En 2013, alors que la Cour suprême du Canada entamait l'examen de certaines lois limitant l'exercice de la prostitution, un brillant et respecté avocat affirmait à la télévision que la prostitution correspondait à « des besoins
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 | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.037 | 0.003 |
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".