Une mesure de la gravité moyenne des crimes enregistrés par la police1
Notice bibliographique
Résumé
Cet article part du principe que l’analyse de la criminalité doit traiter d’au moins deux dimensions : le volume et la gravité des infractions. Le taux de criminalité traditionnel mesure exclusivement le volume de criminalité commis à un endroit ou à un moment précis. Statistique Canada a récemment développé un Indice de gravité de la criminalité visant à tenir compte de la gravité des infractions enregistrées par la police. L’analyse de la construction de l’indice révèle qu’il s’agit en fait d’un taux pondéré influencé à la fois par le volume et la gravité. L’article présente un nouvel indicateur qui vise à mesurer uniquement la gravité des infractions enregistrées. Cette mesure de la gravité moyenne des infractions criminelles enregistrées par la police est simple à calculer et facile à interpréter. Elle permet de conclure que les infractions enregistrées au Canada au cours des années 2000 sont moins graves que celles enregistrées durant les années 1980 et 1990. La mesure vient aussi nuancer le classement des provinces et des villes canadiennes les plus « dangereuses » puisqu’il est démontré qu’un taux de criminalité élevé ne signifie pas nécessairement un niveau de gravité élevé, et vice versa. L’analyse des données policières sous l’angle de la gravité offre une vision plus complète du phénomène de la criminalité.
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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».