Décisions policières sous la Loi sur le système de justice pénale pour les adolescents. L’influence du sexe et de l’apparence ethnique1
Notice bibliographique
Résumé
La question du profilage est régulièrement soulevée lorsqu’il est question d’intervention policière. Plusieurs analyses ont en effet conclu que certains groupes de personnes, comme les Noirs et les hommes, étaient surreprésentés parmi les individus arrêtés ou interpellés par la police. Les travaux de Steffensmeier et ses collègues ont démontré que la situation pouvait être encore plus complexe : ils ont proposé que certaines caractéristiques individuelles interagissent entre elles et que leur effet sur la sévérité des acteurs du système judiciaire soit multiplicatif plutôt qu’additif. Cette étude vise à tester l’effet d’interaction entre le sexe et l’origine ethnique, deux composantes visibles de l’identité d’un individu. Plus spécifiquement, l’étude porte sur la décision de recourir à des mesures extrajudiciaires à l’endroit d’adolescents ayant commis des vols simples de moins de 200 dollars dans une grande ville canadienne, comme le permet laLoi sur le système de justice pénale pour les adolescents(LSJPA) (n = 1647 décisions). Les résultats indiquent que les garçons non blancs sont de 1,7 à 2,0 fois moins susceptibles que les autres de bénéficier de mesures extrajudiciaires, à infraction similaire. Les trois autres groupes (garçons blancs, filles blanches, filles non blanches) ne se distinguent pas entre eux. En conclusion, l’analyse suggère que ces pratiques ne découleraient pas tant de la malveillance des policiers que de directives favorisant l’arrestation d’une plus grande proportion de garçons non blancs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».