Le criminel tel qu’il est représenté et étudié dans la revue Criminologie entre 1968 et 2016
Notice bibliographique
Résumé
Cet article examine la couverture et le traitement du criminel dans la revue Criminologie. Pour observer la représentation du criminel et son étude à travers le temps, des articles empiriques publiés entre 1968 et 2016 qui répondent à certains critères ont été retenus : ils devaient avoir pour objet d’étude principal le criminel et s’appuyer sur une méthodologie détaillée, rigoureuse et ayant un devis reproductible. Ainsi, 24 articles ont été retenus. Dans ceux-ci, la définition du criminel repose sur un présupposé opératoire. Alors que la manière d’identifier le criminel varie très peu et qu’elle se fait le plus souvent sur la base des antécédents criminels officiels, la nomination du criminel varie en fonction de diverses caractéristiques. L’étude du criminel, elle, se centre surtout autour des conduites ou des carrières criminelles, comme en témoigne la majorité des études qui en font leur question d’étude. Les devis sont variés, mais il y a une forte majorité de devis quantitatifs, et bien que les devis longitudinaux doivent être favorisés dans l’étude des carrières criminelles, ils se font rares. Les données autorapportées sont davantage employées dans l’étude du criminel que les données officielles, ce qui souligne la limite de celles-ci dans l’étude de cette thématique. Des pistes de recherche sur l’étude du criminel sont proposées dans la conclusion.
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 | 0,009 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,009 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| 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 ».