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Enregistrement W2040407990 · doi:10.3138/cjccj.2012.f04

La perception du prestige des occupations illicites par des délinquants

2014· article· fr· W2040407990 sur OpenAlexaffvenue
Yanick Charette

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Criminology and Criminal Justice/La Revue canadienne de criminologie et de justice pénale · 2014
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCrime Patterns and Interventions
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPrestigeSociologyPolitical scienceArtPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le prestige occupationnel est une mesure utilisée en sociologie des professions pour déterminer le statut social d’un emploi sous la forme d’un continuum hiérarchisé. Cette mesure peut être définie selon : le revenu, le niveau de supervision, l’autonomie et les compétences. En se basant sur des entrevues auprès de délinquants incarcérés (n = 133), cette étude évalue si cette notion de prestige s’applique aux occupations illicites. Les résultats suggèrent que, contrairement aux occupations licites, les domaines d’activité des occupations illicites ne présentent pas d’homogénéité en ce qui concerne le prestige. Certaines caractéristiques définissant le prestige des occupations licites, comme le revenu et la compétence, contribuent aussi à définir le prestige des occupations illicites. Le milieu criminel présente des caractéristiques particulières, notamment la difficulté d’atteindre une stabilité occupationnelle. En étudiant le crime avec les mêmes concepts que ceux utilisés pour étudier la population générale, il est possible de mieux comparer les deux milieux pour en comprendre les rouages et les distinctions. La compréhension de la désirabilité sociale à l’intérieur du milieu criminel pourrait permettre de mieux comprendre les permutations dans une carrière délinquante, à savoir les allers-retours entre les activités criminelles et un emploi conventionnel.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,471
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,007
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,168
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,193 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations2
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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