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L’effectivité de la répression des infractions sexuelles en France et au Canada

2021· dissertation· W7150929481 on OpenAlexaboutno aff
Sarah Koenig

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Language
FieldSocial Sciences
TopicSexual Assault and Victimization Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPoison controlSexual abuseIllicit drugPenal code

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les violences sexuelles peuvent aujourd’hui être considérées comme « l’affaire » du 21éme Siècle. Ces violences monopolisent le débat public tant par leur omniprésence que par l’incapacité du droit à les endiguer. Le Canada et la France se sont récemment mobilisés afin de donner une réponse juridique perfectionnée aux infractions sexuelles. Cette réponse prend la forme de diverses réformes ayant un double objet : le droit applicable aux infractions sexuelles d’une part, et les droits accordés aux victimes de telles violences d’autre part. Les réformes adoptées dans les deux pays visent une amélioration tripartite du droit pénal applicable aux infractions sexuelles. Les législateurs se sont ainsi attelés à une modification en profondeur du droit pénal de fond, du droit pénal de forme et des règles répressives applicables aux agressions sexuelles. Concernant le droit pénal de fond, les législateurs sont venus redéfinir les infractions sexuelles ainsi que leur élément constitutif afin d’élargir le champ d’application de la norme pénale. S’agissant du droit pénal de forme, les deux pays sont venus adapter les règles de preuve et de procédure aux spécificités des agressions sexuelles d’une part, et aux conséquences de telles agressions sur leur victime d’autre part. Enfin, la France et le Canada ont voulu mettre fin au règne de l’impunité en resserrant l’étau répressif sur les auteurs de violences sexuelles. Ces trois points d’amélioration ont été réalisée en intégrant un versant victimologique à la norme pénale. L’analyse du droit applicable se fera au regard de la théorie de l’effectivité de la norme afin de déterminer quelles sont les causes de l’écart entre le droit en théorie et le droit en pratique.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.077
Threshold uncertainty score0.559

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.005
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0070.003
Scholarly communication0.0030.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0150.001

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.

Opus teacher head0.013
GPT teacher head0.360
Teacher spread0.348 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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".

Quick stats

Citations0
Published2021
Admission routes1
Has abstractyes

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