La diversification criminelle des fournisseurs de drogues au Québec
Notice bibliographique
Résumé
La littérature sur la diversification criminelle s’est particulièrement développée au cours des deux dernières décennies. Parmi les études, la diversité dans les activités illicites a été examinée auprès de divers sous-échantillons. Toutefois, aucune n’a été menée sur la versatilité criminelle de fournisseurs de drogues. Pourtant, ces derniers se distinguent quant à plusieurs aspects de leurs activités criminelles. L’objectif principal de ce mémoire est de déterminer quels sont les facteurs ayant une influence sur la diversification criminelle des distributeurs de drogues au Québec. Pour ce faire, un sous-échantillon de 33 270 fournisseurs de drogues a été circonscrit à l’aide de données d’arrestations policières des années 2003 à 2009. Le résultat émergeant d’une régression logistique ordinale est que les facteurs de diversification criminelle sont essentiellement les mêmes pour notre sous-échantillon et les autres délinquants. Nous constatons également que nous gagnons en rigueur en distinguant les fournisseurs spécialisés dans un marché illicite, des distributeurs dits polydrogues. En effet, les analyses indiquent que ces derniers s’impliquent dans un nombre restreint de types de crimes. Finalement, contrairement à ce qui a été observé dans la littérature sur la diversité criminelle, certaines variables n’ont que peu ou pas d’effet sur la versatilité dans les activités illicites, comme l’intensité criminelle ainsi que l’âge.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».