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Enregistrement W2062122450 · doi:10.3138/cjccj.46.1.45

L'impact d'une perturbation sociale majeure sur les occasions criminelles et la frustration relative : une étude de cas

2004· article· fr· W2062122450 sur OpenAlexaffvenueabout
Frédéric Lemieux

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Criminology and Criminal Justice/La Revue canadienne de criminologie et de justice pénale · 2004
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCrime Patterns and Interventions
Établissements canadiensUniversité de MontréalInternational Centre for Comparative Criminology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nous proposons d'analyser comment la privation durable d'électricité, pendant et immédiatement après ce qu'est qualifiée la « tempête du verglas » survenue au Québec en 1998, a modifié substantiellement (quoique temporairement) le répertoire des occasions criminelles pour les délinquants potentiels et les motifs de frustration relative pour les sinistrés les plus touchés par le « désastre ». Tout d'abord, nos analyses se sont intéressées à l'impact d'une augmentation brusque des occasions criminelles sur les niveaux de la criminalité. Contrairement à la région de Montréal, nous observons que l'augmentation des occasions criminelles en Montérégie a un effet significatif à la hausse sur les crimes contre les biens tandis qu'elle induit un effet à la baisse sur la catégorie des autres crimes. De plus, lorsque nous contrôlons pour les déplacements de la population dans la région de la Montérégie (« triangle noir »), nous constatons que l'intensité et l'ampleur de cette relation demeurent constantes. Par la suite, nous avons examiné si la frustration relative des sinistrés produit, quant à elle, un effet à la hausse sur la criminalité en général et dans les endroits particulièrement affectés par le sinistre (« triangle noir »). Il appert qu'au moment oú le mécontentement est collectif et que les occasions propices à son expression sont présentes, les conditions nécessaires à une augmentation de la délinquance sont réunies.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,547
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,003
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 Opus0,143
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,229 · 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
Publié2004
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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