Le partenariat dans la prévention du crime en milieu urbain : les défis d'une culture à consolider
Notice bibliographique
Résumé
Le partenariat pour la prévention du crime constitue une approche de plus en plus populaire dans la coproduction de la sécurité des collectivités. Toutefois, une certaine confusion et un usage inadéquat existent avec le terme de parte-nariat. Afin de clarifier ce concept, cette étude définit le partenariat et ce qui le distingue des autres modes d'actions collectives. Une enquête a été menée auprès des principaux spécialistes de la prévention du crime au Québec pour connaître leurs perceptions et expériences de la démarche partenariale. L'ana-lyse des résultats de l'enquête souligne que le partenariat multidisciplinaire permet un accès bonifié aux ressources et aux clientèles, favorise le réseautage des partenaires, améliore les résultats des actions et procure un diagnostic de sécurité plus complet. Certaines conditions faciliteraient aussi l'élaboration et le fonctionnement du partenariat. Par contre, le peu de temps habituellement alloué à la consolidation de la démarche partenariale, les changements dans les structures, les cultures organisationnelles difficiles à concilier et la précarité financière des organismes sont des facteurs qui peuvent nuire au partenariat. Dans le contexte sociopolitique actuel, les partenariats en prévention du crime vont se multiplier malgré des conditions de base importantes à satisfaire. Des enjeux majeurs demeurent et vont influencer les débats sur les nouveaux partenariats, particulièrement le manque d'imputabilité des regroupements partenariaux et l'essoufflement des organisations qui, dans un contexte de précarité, ne cessent d'être sollicitées pour de nouveaux partenariats. Le parte-nariat amène donc une série de défis pour l'ensemble des acteurs en prévention du crime.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».