L’effet de la disponibilité des armes à feu sur les taux d’homicides au Québec de 1974 à 2006 : une analyse de séries chronologiques
Notice bibliographique
Résumé
Cet article estime la relation entre la disponibilité des armes à feu (AAF) et les homicides au Québec de 1974 à 2006. L’article se distingue des recherches préalablement réalisées, d’une part, en opérationnalisant des indicateurs de disponibilité selon le statut de l’arme et, d’autre part, en créant des taux d’homicide tenant compte de leur contexte. Des séries chronologiques furent analysées à l’aide d’une modélisation ARIMA. Les relations significatives s’observent principalement lorsque les deux phénomènes sont considérés au même temps de mesure. Par conséquent, il demeure difficile de déterminer si les AAF influent sur le taux d’homicide ou bien si ce sont les homicides qui affectent la disponibilité des AAF. La disponibilité des AAF entretient toutefois des liens étroits avec les homicides dans un contexte bien précis, soit celui des homicides conjugaux. Une augmentation des homicides conjugaux se traduit par une hausse de la disponibilité des armes longues. Par la suite, une recrudescence dans la disponibilité de ce type d’armes s’accompagne d’une baisse des homicides conjugaux. L’interprétation des résultats met l’accent sur l’importance des contextes et du statut de l’arme lors de l’étude de la disponibilité des AAF et des violences criminelles.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».