Notice bibliographique
Résumé
Dans un article devenu un classique de la criminologie, Edwin Sutherland soulignait dès 1940 les bénéfices réciproques que pourraient tirer les économistes et les criminologues d’une meilleure intégration de leurs connaissances. Bien que son invitation à l’interdisciplinarité porte avant tout sur le crime en col blanc, d’autres formes de délinquance se prêtent également particulièrement bien à une telle démarche, au premier rang desquelles figure le « vol d’identité ». Après avoir examiné dans la première partie de cet article les ambiguïtés et les paradoxes qui pèsent sur les analyses contemporaines du « vol d’identité », je propose dans la seconde partie un cadre d’analyse alternatif qui repose sur le concept de coévolution et liant le « vol d’identité » tel que nous le connaissons aujourd’hui au développement de nouveaux moyens de paiement à partir de la fin des années 1950. À l’aide de données historiques et économiques, je montre comment cette transformation fondamentale des habitudes de consommation a contribué à l’émergence de nouvelles opportunités criminelles, au développement de mécanismes de sécurité et de procédures privées de règlement des conflits, ainsi qu’au déclin d’autres formes de délinquance.
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 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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,018 |
| Communication savante | 0,009 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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.
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 ».