Le Registre national des délinquants sexuels au Québec : un problème de mise en œuvre
Notice bibliographique
Résumé
À ce jour, nombreuses sont les études qui se sont intéressées aux différents systèmes d’enregistrement pour les délinquants sexuels dans le monde. Dans l’ensemble, il en ressort un tableau particulièrement pessimiste quant à l’efficacité de tels outils d’enregistrement et l’importance des impacts de cet enregistrement sur les délinquants qui y sont inscrits. Néanmoins, les systèmes d’enregistrement continuent d’être utilisés et sont réclamés par la population. L’histoire préalable à l’adoption de la Loi sur l’enregistrement de renseignements sur les délinquants sexuels (LERDS) au Canada met en lumière les éléments contextuels qui font de cette politique publique un instrument hautement politisé auquel sont prêtées des visées symboliques. Le présent mémoire cherche à analyser la façon dont ce contexte influence le processus de mise en oeuvre de cette politique publique et les impacts qu’engendre ce processus sur l’utilisation de l’outil par les organisations policières du Québec. Les travaux relatifs à la mise en oeuvre d’une politique publique deviennent ainsi particulièrement intéressants. De plus, en mettant au coeur de ses objectifs les policiers, la LERDS sous-entend que le processus de mise en oeuvre du Registre national des délinquants sexuels (RNDS) s’effectuera à travers eux. Dans ce contexte, l’utilisation de la méthode qualitative a été privilégiée considérant qu’elle place au coeur de son intérêt l’acteur, son vécu et ses particularités. Les constats ressortant de la présente étude permettent de confirmer qu’il s’agit d’une politique ambigüe, en plus de saisir le haut degré de conflit qui l’entoure. En effet, le manque d’uniformité des pratiques ainsi que l’incompréhension du rôle du RNDS et des implications légales et pratiques qui l’entourent tendent à générer une vision erronée de l’outil tant pour les utilisateurs sur le terrain (les policiers) que ceux qui procèdent aux recherches dans la base de données (le CQEDS). Un élément qui semble propre au Québec est sans aucun doute l’absence de considération des patrouilleurs dans l’utilisation de l’outil aux fins d’enquête et de prévention des crimes sexuels. Finalement, la formation des policiers relativement à l’outil ainsi que l’attribution des ressources pour le rendre fonctionnel peuvent contribuer à complexifier l’atteinte des objectifs visés dans la LERDS. De façon générale, les résultats nous dépeignent une image pas totalement noire, mais certainement déficitaire d’un processus qui, même après 12 ans d’implantation, ne semble pas s’être adapté aux besoins des acteurs locaux.
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 | 0,005 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,000 |
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 ».