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Enregistrement W1966013463 · doi:10.7202/1026735ar

Synthèse des connaissances sur les facteurs de protection liés à la délinquance1

2014· article· fr· W1966013463 sur OpenAlexaffvenue
Frédéric Ouellet, Sheilagh Hodgins

Notice bibliographique

RevueCriminologie · 2014
Typearticle
Languefr
DomainePsychology
ThématiqueChild Abuse and Trauma
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La plupart des enfants et des adolescents qui commettent des actes délinquants ne persistent pas dans la criminalité une fois à l’âge adulte. Ainsi, on conçoit qu’il y a dans l’environnement immédiat des facteurs qui protègent les enfants et les adolescents à risque. Or, la documentation sur les facteurs de protection montre des lacunes. Notamment, très peu d’études nous renseignent sur les fondements conceptuels et méthodologiques qui encadrent l’examen de ces facteurs. Cet article synthétise les connaissances sur la base de travaux empiriques sur les facteurs de protection associés aux comportements antisociaux et criminels et propose d’examiner les considérations conceptuelles, méthodologiques et les limites des études sélectionnées susceptibles d’influencer les facteurs découverts. Les résultats montrent qu’un grand nombre de facteurs de protection ont été identifiés. Le manque d’uniformité dans les résultats reflète le caractère exploratoire des études, mais aussi la quasi-absence de validation des facteurs découverts. Parmi les questions méthodologiques abordées, l’importance des caractéristiques de la population est mise en évidence. Sur la base de nos résultats, des pistes de recherche sont proposées, notamment de considérer l’hétérogénéité des populations qui affichent des risques élevés de criminalité à l’âge adulte. Les connaissances sur des facteurs de protection sont nécessaires pour éclairer les décisions politiques concernant l’investissement dans les programmes visant à prévenir la criminalité dès la petite enfance.

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)0,047
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,123
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,249

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0470,123
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0170,017
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0070,006
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,001

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 Opus0,497
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,069 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations4
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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