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Enregistrement W2093577304 · doi:10.7202/1024009ar

Comparaison de deux enquêtes de victimisation

2014· article· fr· W2093577304 sur OpenAlexaffvenueabout
Amélie Lebeau, Jo-Anne Wemmers, Katie Cyr, Claire Chamberland

Notice bibliographique

RevueCriminologie · 2014
Typearticle
Languefr
DomainePsychology
ThématiqueChild Abuse and Trauma
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVictimisationHumanitiesPolitical scienceArtPoison controlInjury preventionMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les questionnaires de victimisation ont montré que le risque de victimisation diminue avec l’âge. Au Canada, l’Enquête sociale générale (ESG) qui mesure la victimisation de la population n’inclut pas les moins de 15 ans. Les informations disponibles concernant la victimisation des jeunes viennent donc de sources officielles comme la Direction de la protection de la jeunesse ou la police. Ces sources sont incomplètes et ne représentent que la pointe de l’iceberg puisque le chiffre noir concernant la victimisation des enfants est important. Le Juvenile Victimization Questionnaire (JVQ) a été développé aux États-Unis par David Finkelhor et ses collègues afin de combler ces lacunes. Dans cet article nous comparons les résultats de ce nouvel instrument avec ceux de l’Enquête sociale générale obtenus par un questionnaire testé et utilisé pendant près de 20 ans au Canada, afin d’évaluer si les données du JVQ sont fiables pour décrire la victimisation des jeunes. Plus spécifiquement, les mesures de la victimisation à vie et celle des 12 derniers mois sont comparées. Les résultats indiquent que malgré les différences inhérentes aux deux questionnaires, les échantillons des 15 à 17 ans présentent des taux relativement comparables pour la victimisation des 12 derniers mois, mais des différences sur le plan de la victimisation à vie.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,245
Score d'incertitude au seuil0,487

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0070,006
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,276
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,134 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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