La prise de risque chez les jeunes contrevenants montréalais : une étude comparative
Notice bibliographique
Résumé
La prévalence des comportements à risque chez les jeunes contrevenants est importante et les coûts sociaux qui y sont rattachés le sont tout autant, puisque la prise de risques peut entraîner des conséquences dommageables, tant pour le jeune que pour son environnement et la société en général. Plusieurs chercheurs affirment que les divers comportements risqués sont les indicateurs d’une propension à déroger des normes. De plus, il semblerait qu’à l’intérieur des groupes de pairs déviants tels que les gangs de rue, ces comportements soient valorisés. La présente étude propose de dresser un portrait comparatif des jeunes contrevenants montréalais associés et non associés aux gangs de rue concernant leurs conduites à risque. Pour ce faire, 206 jeunes contrevenants âgés de 14 à 25 ans (moyenne = 18,4 ans) ont été rencontrés dans quatre centres jeunesse et deux centres de détention du Québec entre juin 2011 et décembre 2013. Trois questionnaires utilisés dans cette étude permettent de comparer les jeunes sur la base de leurs comportements risqués. Des analyses bivariées ont été effectuées à cette fin. Les principaux résultats suggèrent tout d’abord que la prise de risque est très fréquente chez les jeunes contrevenants. De plus, les jeunes associés aux gangs de rue semblent plus enclins que les autres jeunes de l’échantillon à s’engager dans tous les types de conduites à risque et ils sont légèrement plus nombreux à rapporter une dépendance et une utilisation nocive de l’alcool. Une meilleure connaissance des pratiques à risque des jeunes contrevenants, qu’ils soient associés aux gangs ou non, permettra de guider les intervenants quant aux choix des cibles et des stratégies d’interventions les mieux adaptées à leur réalité.
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».