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Enregistrement W2085724288 · doi:10.3138/cjccj.2012.f05

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

2013· article· fr· W2085724288 sur OpenAlexaffvenueabout
Maxime Reeves-Latour, Étienne Blais

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Criminology and Criminal Justice/La Revue canadienne de criminologie et de justice pénale · 2013
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGun Ownership and Violence Research
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPoison controlPolitical scienceArtMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,230
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,011
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0020,003
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 Opus0,106
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,238 · 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

Citations1
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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