Qualifier, témoigner, dénoncer le viol ordinaire : la justice réparatrice comme espace de justice épistémique
Bibliographic record
Abstract
Alors que la mythologie du viol construit ce crime comme un événement extraordinairecausé par un inconnu déviant, cette thèse propose une conceptualisation du « violordinaire » à partir de trois critères : la relation de proximité entre la victime etl’auteur, la situation de quotidienneté et l’intimité entre les deux individus. Le conceptde viol ordinaire, loin de banaliser les violences de genre, permet de dévoiler lesmécanismes hétéronormés à l’oeuvre dans la (re)production des violences sexuelles,dans le sillage des théorisation féministes américaines du « date rape » des années1980. À partir des savoirs expérientiels de cinq femmes recueillis lors d’entretienssemi-directifs, ce travail de recherche analyse les injustices épistémiques que cesvictimes subissent lorsqu’elles cherchent à qualifier, témoigner et dénoncer leur viol(injustices herméneutiques, testimoniales, agentielles, silenciation, etc.).L’épistémologie féministe du positionnement a permis de se décentrer dessignifications pénales de ce qui rend justice et des comportements déterminés par lafigure de la « victime idéale ». En effet les attentes de justice épistémique identifiéesne correspondent pas aux logiques et finalités pénales, qu’il s’agisse, pour lesvictimes, de nommer l’événement à l’aune du continuum de la violence sexuelle, defaire le récit du viol et de ses conséquences sans que leur crédibilité ne soit évaluée,d’être reconnue en tant que victime sans devoir performer des normes stéréotypéesou de confronter l’homme qui a commis le viol pour obtenir des réponses à leursquestions. Cette thèse montre que le paradigme de la justice réparatrice est à mêmede répondre à ces attentes normatives par les espaces de dialogue et d’écouteinconditionnelle qu’il propose. À partir d’un travail de terrain réalisé au Québec au seind’un réseau de justice réparatrice extra-judiciaire, cette recherche démontre que lamédiation relationnelle observée permet aux victimes de se réapproprier leuragentivité épistémique, radicalement niée pendant le viol.
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 | 0.004 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.041 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.004 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".