MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2803772721 · doi:10.4000/books.pum.6619

16. Pour ou contre le contrôle des armes à feu au Canada ?

2010· book-chapter· fr· W2803772721 sur OpenAlexaffabout
Étienne Blais

Notice bibliographique

RevuePresses de l’Université de Montréal eBooks · 2010
Typebook-chapter
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGun Ownership and Violence Research
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArtPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les lois canadiennes visent à réduire le nombre d’armes à feu (AAF) en circulation et à les rendre plus difficiles d’accès en augmentant les vérifications auprès des demandeurs et en édictant des mesures d’entreposage claires et sécuritaires. Les lois prévoient également des peines plus sévères lorsque des crimes sont commis avec des AAF. En théorie, il devrait en résulter une baisse des crimes et des traumatismes impliquant des armes à feu, tels que les suicides et les homicides. Pourtant, plusieurs sont d’avis contraire. Ils affirment que les armes à feu permettent, d’une part, de se défendre contre un assaillant et, d’autre part, de dissuader les délinquants de s’introduire par effraction dans un domicile où les résidents sont potentiellement armés. De plus, il est toujours possible d’arguer que plusieurs moyens tout aussi létaux s’offrent au délinquant motivé. Le problème ne serait que déplacé.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,413

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0090,008
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,001

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,203 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePresses de l’Université de Montréal eBooksMême sujetGun Ownership and Violence ResearchTravaux en français237 207