Religion et homicide : étude du taux d’homicide des pays du monde en fonction des variables mesurant la religion et la pratique religieuse
Notice bibliographique
Résumé
L’impact de la religion sur la violence demeure à ce jour ambivalent dans la littérature. D’un côté, les religions et leurs préceptes de paix sont identifiés comme des facteurs de dissuasion dans la commission d’actes violents. D’un autre côté, l’identité religieuse est historiquement décriée comme une source majeure de guerres. Cette étude propose de comparer dans 163 pays du monde l’influence sur le taux d’homicide de quatre aspects religieux : la religion principale, l’hétérogénéité religieuse, la liberté religieuse et la religiosité. Les taux d’homicide sont fournis par l’Organisation mondiale de la santé alors que les variables religieuses proviennent de sources variées. Les analyses de régressions linéaires tiennent également compte de quelques facteurs socio-économiques. Certains sont considérés dans la littérature comme des facteurs majeurs influant sur l’homicide et d’autres sont plutôt soupçonnés d’interaction sur la relation ici étudiée. Les résultats indiquent qu’il y a modérément plus d’homicides dans les pays qui présentent une forte hétérogénéité religieuse ou une faible religiosité dans la population. Par ailleurs, les pays musulmans, notamment chiites, présentent les taux d’homicide les plus bas, surpassant les pays bouddhistes et hindouistes, alors que les pays chrétiens, notamment catholiques, présentent des taux d’homicide très élevés. Ce constat s’oppose à la théorie libérale chrétienne qui démonise les États religieux musulmans. Néanmoins, l’interprétation des conclusions de cette étude invite à la prudence étant donné son aspect délicat et exploratoire.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,007 | 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 ».