Des délits et des hommes : portrait des auteurs d’actions indécentes du Québec et caractéristiques associées à la récidive et à la commission de crimes sexuels avec contacts
Notice bibliographique
Résumé
Le crime d’action indécente a longtemps été défini par la communauté scientifique et administré par la justice davantage comme une nuisance qu’un crime sexuel. Cette situation peut s’expliquer du fait que ce type de délit n’implique pas de contacts sexuels physiques avec la victime et que les conséquences négatives associées à l’agression sur la victime sont souvent minimisées. Ainsi, cette étude s’inscrit dans le cadre d’un stage à la Division des crimes contre la personne de la Sûreté du Québec. Cette recherche a comme application concrète de soutenir le processus de ciblage des récidivistes potentiels en matière d’actions indécentes dans le cadre de dossiers d’enquêtes. Le but est donc de décrire un portrait rétrospectif de la carrière criminelle des 3 572 auteurs présumés ou avérés d’actions indécentes dénoncés au Québec entre 2011 et 2018 Des analyses univariées, bivariées et multivariées ainsi qu’une courbe ROC ont été effectuées sur la population à l’étude. Les résultats de l’étude suggèrent que près de 22% des infracteurs sont récidivistes en matière d’action indécente et que 18% de la population à l’étude ont commis un crime sexuel avec contacts sur une victime. Les deux groupes se sont également avérés être en grande majorité des hommes, plus jeunes en termes d’âge, plus prolifiques et plus diversifiés en termes de variété de catégories de crimes que ceux qui n’ont jamais récidivé ou commis de crime sexuel avec contact. Finalement, les meilleurs prédicteurs se sont avérés être le sexe des infracteurs, la présence d’antécédents de crimes sexuels, de crimes violents et de crimes de la catégorie « Autres infractions criminelles » pouvant être associés à des bris d’ordonnances ou des omissions de se conformer à des engagements de la Cour. Ces individus demeurent toutefois marginaux puisque la grande majorité de la population d’auteurs d’actions indécentes n’a pas commis de récidive ou encore de crime sexuel avec contact sur une victime.
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».