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Enregistrement W1923253545 · doi:10.7202/1029348ar

L’évaluation du fait criminel : entre soins et sanctions

2015· article· fr· W1923253545 sur OpenAlexvenueno aff
Frédéric Meunier, Magali Ravit

Notice bibliographique

RevueCriminologie · 2015
Typearticle
Languefr
DomainePsychology
ThématiquePsychopathy, Forensic Psychiatry, Sexual Offending
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’évaluation, dont les méthodologies singulières impliquent une standardisation et une objectivation suffisantes, est une pratique qui prend une coloration particulière lorsqu’elle est appliquée au champ criminel. Elle oblige à appréhender le fait criminel selon des catégories extrapolables amenuisant d’une part le champ relationnel et obturant d’autre part la lecture psychodynamique du passage à l’acte. Si l’intérêt scientifique de cette réduction est évident, puisqu’il permet la comparaison et les statistiques, l’intérêt casuistique est nettement plus faible. Il permet de définir pour un individu l’appartenance à une catégorie déterminée, mais la prédiction du risque demeure une probabilité lorsqu’elle s’applique à lui. Alors que l’acte violent et sa prise en charge ne peuvent aujourd’hui s’interroger en dehors des logiques qui tendent vers une obligation de résultat, l’évaluation fait-elle partie intégrante du soin et de la sanction ou répond-elle à une demande sociale ? Nous formulons l’hypothèse qu’au-delà de l’ambiguïté sur la finalité des soins « psy », tels qu’ils sont perçus par les cliniciens, et tels qu’ils leurs sont assignés par la société, il existe une confusion entre les objectifs et les moyens. Si on confie à la psychiatrie un rôle dans la défense sociale, ce ne serait pas parce qu’on la pense efficace pour réduire le risque de réitération, ou simplement le prédire, mais (surtout) du fait des moyens coercitifs qu’elle peut développer – parfois en s’affranchissant de la sanction.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,095
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,126

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,095
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0020,007
Communication savante0,0070,007
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,640
Tête enseignante GPT0,453
Écart entre enseignants0,187 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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