Analyse logique d’un programme destiné aux jeunes membres de gangs de rue : ReZo
Notice bibliographique
Résumé
En raison de leurs activités criminelles, l’identification de bonnes pratiques pour intervenir auprès des jeunes membres de gangs de rue est essentielle pour assurer la protection du public. Les recherches actuelles ne permettent toutefois pas d’identifier de programmes d’intervention efficaces pour cette clientèle (Boxer et al., 2015; Boxer et Goldstein, 2012; Parker et al., 2008 et Sécurité publique Canada, 2007). Le but de la présente étude est l’analyse logique de la théorie du programme d’intervention offert aux jeunes impliqués dans les gangs de rue et hébergés en centre de réadaptation en vertu d’une ordonnance de mise sous garde et de surveillance, à la suite d’une infraction de la Loi sur le système de justice pénale des adolescents (LSJPA). Le programme évalué, nommé ReZo, a pour objectif de susciter la réflexion des jeunes sur leur position dans les gangs de rue pour ultimement réduire leur risque de récidive. L’analyse logique cible deux aspects de la théorie du programme : la sélection des participants et du contenu des ateliers. Les résultats suggèrent que le processus de sélection des participants pourrait être bonifié (objectif 1) en ajustant les domaines de l’Inventaire des risques et des besoins liés aux facteurs criminogènes (IRBC) utilisés et en y incluant la Mesure d’adhésion à la culture de gang de rue (MACg). L’analyse du guide structuré et du modèle logique de ReZo suggère que le programme respecte la majorité des pratiques prometteuses citée dans la littérature quant au contenu des ateliers (objectif 2). Des modifications telles que le choix de thèmes, l’implication de l’entourage et de la famille et l’ajout de mesures d’évaluation sont recommandées.
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 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 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 ».