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Enregistrement W2767944190 · doi:10.7202/1041707ar

Pouvoir discrétionnaire, infractions routières et interventions policières

2017· article· fr· W2767944190 sur OpenAlexaffvenue
Étienne Blais, M Couture, Rémi Boivin, Brigitte Poirier

Notice bibliographique

RevueCriminologie · 2017
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiquePolicing Practices and Perceptions
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cet article adopte une conception perceptuelle du pouvoir discrétionnaire afin de comprendre le processus décisionnel des patrouilleurs dans le cadre de leurs activités de sécurité routière. Plus précisément, l’article relève les éléments pris en considération par les policiers lorsqu’ils décident d’intercepter les automobilistes qui commettent une infraction et, par la suite, de donner un constat d’infraction. Pour y arriver, 19 entretiens semi-directifs ont été réalisés auprès de patrouilleurs ( n = 15) et directeurs de poste ( n = 4). Les résultats montrent que les infractions graves mènent presque automatiquement à l’interception et l’émission d’un constat d’infraction. Lorsque les infractions entrent dans la zone de tolérance des policiers, que les policiers sont de mauvaise humeur et qu’ils vivent des contraintes de temps, le risque d’interception est révisé à la baisse. Une fois interceptés, les jeunes conducteurs et ceux ayant une mauvaise attitude sont plus souvent sanctionnés. Les policiers qui croient à l’efficacité du constat sont plus susceptibles d’en décerner. Enfin, les résultats indiquent que chaque décision est le résultat d’interactions entre différentes contraintes normatives liées au policier, à l’automobiliste et à son infraction, à l’environnement routier et à l’organisation policière.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,625
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,003

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 Opus0,690
Tête enseignante GPT0,564
Écart entre enseignants0,126 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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