Le processus de désaffiliation aux gangs. Le rôle des facteurs individuels et collectifs
Notice bibliographique
Résumé
Dans cet article, il est question du processus de désaffiliation au sein d’un échantillon de 73 membres de gangs incarcérés dans un centre de détention en Colombie-Britannique. Plus précisément, cet article examine si la désaffiliation est associée aux caractéristiques individuelles ou plutôt aux caractéristiques et aux processus collectifs. Pour ce faire, les différences entre les membres toujours affiliés (n = 51) et ceux s’étant désistés (n = 22) sont dans un premier temps examinées. Deuxièmement, une régression logistique est utilisée afin de déterminer quels sont les facteurs les plus susceptibles de prédire une désaffiliation au sein de l’échantillon. Les principaux résultats semblent indiquer que la violence au sein du gang ainsi que l’environnement criminel de la recrue favorisent la continuation de l’affiliation et retardent ainsi le désistement. Cet article a aussi pour objectif d’illustrer le contexte dans lequel se déroule la désaffiliation, en examinant (a) le rôle d’évènements potentiels précipitant la décision de se désaffilier et (b) le rôle spécifique joué par la violence dans le processus de désaffiliation. Ces deux derniers objectifs sont abordés dans l’analyse des récits des 22 participants ayant récemment quitté leur gang. Le but premier de cette analyse qualitative est de bonifier les résultats issus de l’analyse quantitative, qui ne parvient peut-être pas à capturer le spectre complet du processus décisionnel.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».