A New Way of Teaching Criminology for Investigation and Trial: A Narrative-Based Approach
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The narrative-based approach acts as the only tool capable of creating and assigning a meaning to individual life stories, linking individuals to their actions. The use of narrative as a reference frame for understanding the motive of the crime therefore offers an innovative perspective into criminology and its forensic application. Through the stories of the criminals and the victims, of society, and the world of justice as a whole, doing narrative criminology means listening to and accurately analysing criminal life stories to shed some light and meaning on the obscure elements of reality that from time to time take shape as a violent act. After a review of the most recent literature in the criminological narrative area, the present work analyses the role of the criminologist as an expert who provides an essential contribution during investigation and trial phases. Moreover, the work proposes the use of a narrative approach and the contribution of a narrative criminologist in two different moments of the criminal procedure: during the investigation phase, through a preventive methodological narrative training of forensic experts, with emphasis on team work, and in the trial phase through the use of criminological interviews to assess criminal liability and dangerousness.
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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 | 0,034 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,046 |
| Communication savante | 0,020 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».