LA GESTION DES LIENS ENTRE LES CRIMES SEXUELS DE PRÉDATION. REPENSER VICLAS SOUS LA PERSPECTIVE DU PARADIGME SITUATIONNEL
Notice bibliographique
Résumé
Le domaine de l'investigation policière a connu au cours du XXème siècle une évolution notable liée notamment à l'avènement des sciences forensiques ainsi qu'au développement de l'informatique. Ces deux grands apports ont considérablement influencé la manière de gérer la résolution des cas criminels par la police judiciaire. Si une base d'investigation classique est toujours présente, elle est aujourd'hui soutenue par de nouveaux outils qui sont supposés apporter une aide aux policiers. Dans le domaine de la criminalité violente et en particulier celui de la criminalité sexuelle de prédation, les bases de données de gestion des liens entre les affaires sont particulièrement présentes aujourd'hui. L'objectif de ces outils est de permettre le rapprochement d'affaires qui sont issues d'une même série à partir de différentes caractéristiques. Parmi ces outils, se trouve le Violent Crime Linkage Analysis System (ViCLAS), conçu par la Gendarmerie Royale Montée du Canada qui est particulièrement répandu dans les polices occidentales et notamment en France. La confidentialité entourant ce système, tant du point de vue de sa structure que des données qui y sont intégrées, rend difficile la publication d'études sur son sujet. Cependant, les chercheurs s'y sont intéressés et le présentent comme un outil intéressant, mais dont l'efficacité reste à démontrer. En effet, les études empiriques sur l'outil présentent un degré de fiabilité des données qui est contestable et une multiplication des cadres analytiques qui brouille ses objectifs opérationnels. Cette thèse propose donc de s'intéresser à la question de la validité de cet outil et présente des pistes de réflexion méthodologique et théorique pour optimiser son utilisation. Ainsi, dans une perspective opérationnelle, une réflexion autour de l'application du paradigme situationnel aux affaires de délinquance sexuelle de prédation y est testée. La réduction des dimensions de ViCLAS suivant cette perspective fait émerger des patterns criminels qui sont supposés favoriser la création des liens entre les affaires supposément liées.
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 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 | 0,011 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».