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Enregistrement W2471773911 · doi:10.7202/1036201ar

Sondages Web, opinion publique et performance policière1

2016· article· fr· W2471773911 sur OpenAlexaffvenueabout
Rémi Boivin, Rita Lam

Notice bibliographique

RevueCriminologie · 2016
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial and Intergroup Psychology
Établissements canadiensUniversité de MontréalInternational Centre for Comparative Criminology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les sondages d’opinion sont un des principaux moyens utilisés pour connaître les perceptions du public en matière de sécurité et de police. Plusieurs observateurs remettent toutefois en question la représentativité des répondants et la validité des informations recueillies. Le présent article aborde ces questions en analysant les réponses obtenues à la suite d’un sondage commandé par un service de police canadien. Deux échantillons aléatoires de participants ont répondu à un questionnaire similaire à l’aide d’une entrevue téléphonique (n = 403) ou d’un sondage autoadministré sur le Web (n = 474). Les résultats obtenus montrent que les réponses diffèrent selon le mode de collecte : les répondants au questionnaire Web ont offert des réponses moins favorables à la police et étaient plus susceptibles de sélectionner des réponses modérées. Les tailles d’effet obtenues semblent aussi indiquer que les répondants aux sondages téléphoniques sont plus susceptibles d’exagérer leur opinion en optant pour des réponses extrêmes, soit en début ou en fin de sélection, que de la modifier en sélectionnant des réponses contraires à leurs impressions. Ces résultats impliquent que les comparaisons temporelles pour un même service de police et les comparaisons entre organisations nécessitent une interprétation plus nuancée que celle qui est généralement offerte.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,074
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,074
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,004

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 Opus0,418
Tête enseignante GPT0,459
Écart entre enseignants0,041 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations3
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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