Bricolage juridique en situation (post)coloniale : le défi de la reconnaissance de l’adoption coutumière par la justice en Polynésie française
Bibliographic record
Abstract
Cet article s’inscrit dans le cadre d’une recherche menée sur la justice en Polynésie française depuis 2014. Celle-ci consiste en une ethnographie de situations judiciaires et en des entretiens semi-dirigés avec le personnel de la justice, des services sociaux et des avocats. Dès les premiers contacts avec le personnel de la justice en Polynésie, une spécificité dont tout le monde parlait était le fa’a’amura’a, soit l’adoption coutumière polynésienne. Malgré son importance encore aujourd’hui, le fa’a’amura’a n’est pas pour autant reconnu officiellement en vertu du Code civil. Cependant, la coutume a été dotée d’un habit juridique, en l’occurrence la délégation de l’exercice de l’autorité parentale, qui a pour effet de lui donner une certaine reconnaissance. C’est à cette reconnaissance d’une pratique coutumière dans un État qui refuse en principe la création de droits collectifs et la reconnaissance de la catégorie de « peuples autochtones » que cet article s’intéresse. Une attention particulière sera portée aux cas de confiage d’enfants polynésiens à des Français de l’Hexagone, car ces dossiers – qui suscitent des préoccupations chez le personnel de la justice ‒ ont amené au fil du temps les magistrats et les autorités polynésiennes à prendre différentes mesures afin d’éviter certains abus et éviter que soit instrumentalisée la coutume.
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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 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".