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Enregistrement W2159040931 · doi:10.7202/027511ar

L’impact de la démographie sur les tendances de la criminalité au Québec de 1962 à 1999

2007· article· fr· W2159040931 sur OpenAlexaffvenueabout
Marc Ouimet, Étienne Blais

Notice bibliographique

RevueCriminologie · 2007
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCrime Patterns and Interventions
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L'âge est une variable centrale pour l'analyse et La compréhension du phénomène criminel. Au plan individuel, de nombreuses études montrent que la délinquance apparaît dès le début de l'adolescence, culmine vers 17 ans et diminue par la suite. Si le crime est fortement associé à l'âge, des changements dans la structure démographique de la population devraient avoir une incidence sur l'évolution de la criminalité. Cet article présente l'analyse des rapports entre l'évolution de la démographie québécoise et l'évolution de la criminalité de 1962 à 1999. Les résultats de la présente étude sont surprenants. D'une part, la courbe âge et crime au Québec, en 1999, ne correspond pas à ce qu'on retrouve habituellement dans la littérature scientifique. Les courbes d'arrestations pour voies de faits, agressions sexuelles et vols qualifiés montrent des suspects particulièrement âgés. D'autre part, les modèles ARMA-AREG indiquent que ce sont les variations dans le nombre d'adultes, plus particulièrement les 30- 39 ans, qui influencent le plus l'évolution de la criminalité. Des pistes de réflexion découlant de la théorie des opportunités criminelles sont proposées.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,548
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,289
Tête enseignante GPT0,469
Écart entre enseignants0,180 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations8
Publié2007
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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