Le stéréotype de la « bonne grand-mère » comme facteur de clémence des tribunaux : analyse des biais de genre à l’épreuve de la détermination de la peine chez les femmes aînées
Bibliographic record
Abstract
À partir d’un cadre théorique féministe, cette recherche exploratoire se penche sur la manière dont les critères appliqués par les tribunaux au moment de la détermination de la peine, pour les femmes aînées accusées, révèlent des stéréotypes genrés. L’analyse de cinquante-neuf décisions de première instance concernant des femmes âgées de plus de cinquante ans condamnées au Québec dans les dix dernières années a révélé l’application de modèles stéréotypés genrés dans plus de la moitié d’entre elles, ce qui crée une dichotomie dans le traitement de ces femmes par les tribunaux. Ainsi, à partir du stéréotype d’une nature non violente, maternelle et sacrificielle de la femme, la « bonne grand-mère » serait traitée avec plus de clémence que la « femme déviante » qui, par la commission d’une infraction, viendrait troubler les schémas genrés dans le cadre d’une société patriarcale, et donc dévier du rôle qui est attendu d’elle, en plus d’enfreindre la loi.
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".