La perception des juges à l'égard des hommes et des femmes trafiquants de drogue au Québec
Notice bibliographique
Résumé
Dans le cadre de ce mémoire, il sera question d’étudier les traitements différentiels liés au genre lors de la détermination de la peine. Plus précisément, l’objet de cette étude consiste à déceler la perception des juges à l’égard des hommes et des femmes. Pour ce faire, quinze jugements de femmes ainsi que quinze jugements d’hommes reconnus coupables de trafic ou de production de stupéfiants, prononcés dans les cours du Québec au cours des dix dernières années, sont recueillis sur le site Internet de l’Institut canadien d’information juridique (CanLII) et analysés à l’aide de la théorie des préoccupations centrales de Steffensmeier et al., 1998. Il ressort de nos analyses que les éléments déterminants dans le processus de la détermination de la peine, pour les crimes en lien avec la drogue au Québec, sont les motifs du crime, le rôle de l’accusé dans le trafic, sa structure de personnalité, sa reprise en main et les fourchettes des peines établies. L’analyse permet de relever qu’il existe chez les juges une représentation différente des hommes et des femmes. Plus précisément, on trouve l’image stéréotypée de la femme faible, vulnérable, naïve et influençable et celle de l’homme fort et rationnel. Par contre, pour que les juges endossent cette image de la femme faible, son implication dans le trafic se doit d’être faible. Bien que présents dans les représentations des juges, ces stéréotypes de genre semblent avoir un impact limité sur la détermination de la peine puisqu’ils sont rarement déterminants dans le choix des juges d’opter pour la position de la couronne et de la défense. Les stéréotypes auxquels les juges ont recours dans le processus de détermination de la peine sont plutôt liés à la personnalité de l’accusé et à sa situation actuelle. Ces stéréotypes leur permettent de classer les accusés en trois groupes, soit le délinquant de carrière, le délinquant problématique et le délinquant sur le bon chemin et on constate que les objectifs de la peine vont varier en fonction du type d’accusé.
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».