« Somme toute rapidement » : analyse discursive du jugement de première instance dans l’affaire Simon Houle
Bibliographic record
Abstract
En juillet 2022, la décision de la Cour du Québec d’accorder une absolution conditionnelle dans un dossier d’agression sexuelle fait la manchette (R. c. Houle, 2022 QCCQ 4039). Des articles dénoncent cette peine (Hachey, 2022), alors que d’autres la défendent et s’inquiètent que les critiques nuisent à l’indépendance de l’appareil judiciaire (Thériault, 2022). À l’instar d’Ehrlich (2001) qui s’intéresse aux dynamiques discursives qui occurrent dans les procès en matière d’agression sexuelle, dans le cadre de cet article, je propose une analyse discursive du jugement R. c. Houle (2022 QCCQ 4039). J’accorderai une attention particulière à l’agentivité (Fillmore, 1967) lorsqu’elle est combinée à divers axiologiques (Kerbrat-Orecchioni, 2009). Puisque la peine a depuis été modifiée, je m’attarderai sur les conclusions du deuxième jugement (R. c. Houle, 2023 QCCA 99) afin de voir s’il est possible de tisser des liens entre les éléments linguistiques relevés dans mon analyse et les motifs derrière l’appel.
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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 | 0.003 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.001 |
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".