L’instabilité des motivations de l’incendie criminel dans le secteur résidentiel à Montréal
Notice bibliographique
Résumé
Étant donné la diversité des motivations des incendiaires, l’étude empirique de l’incendie criminel est particulièrement ardue. À cette difficulté s’ajoute le fait que les motivations économiques des incendiaires sont instables si elles sont sensibles à l’évolution du contexte socio-économique. Si cette hypothèse est vraie, les déterminants de l’incendie criminel différeraient, par exemple, selon que l’on se trouve en période d’expansion ou de récession. Sans développer un modèle théorique pouvant servir à déterminer de façon précise les motivations économiques de l’incendie criminel à travers les différentes phases du cycle économique, nous cherchons d’abord à convaincre le lecteur de la pertinence de tenir compte de ce phénomène d’instabilité dans toute étude sur l’incendie criminel. Nous tentons ensuite de définir l’importance relative de ces motivations et d’en tester la stabilité au cours des différentes phases du cycle économique. À notre connaissance, les études antérieures sur l’incendie criminel ont toutes négligé de tenir compte de l’instabilité des motivations économiques pouvant être reliée aux aléas du cycle économique. Notre étude a des implications importantes pour les compagnies d’assurances et les chercheurs qui tentent souvent d’évaluer les risques d’incendies à partir de séries chronologiques. Nos résultats suggèrent en effet qu’une telle approche peut conduire à des conclusions erronées et pourrait ainsi expliquer pourquoi les résultats des diverses enquêtes empiriques sur l’incendie criminel ne concordent pas ou sont tout simplement non concluants.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
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.
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 ».