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Enregistrement W4254242263 · doi:10.1017/9780511762116.009

Victimology

2014· book-chapter· en· W4254242263 sur OpenAlexaff
Jan van Dijk, Jo-Anne Wemmers

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2014
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLaw in Society and Culture
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCulpabilityBlameCriminologyCausationPsychologyCriminal justiceVictimologySubject (documents)Political scienceSocial psychologyLawPoison controlSuicide preventionChild abuseMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION In modern times there was in Western countries almost no place for the victims of crime in criminal justice. The victim had become the forgotten third party of the criminal trial. Likewise criminologists exclusively focused their studies on offenders and largely ignored the role and problems of victims. The first publications on victims dealt with the role of victims in the causation of crimes. The focus of these studies was on the degree of guilt of the victims for the crime committed against them (e.g., provocative behavior). This early interest in the culpability of victims has later been critiqued as manifestations of “victim blaming.” The inclination to blame victims of serious crimes for their misfortune has itself been the subject of social psychological studies. Experiments by Lerner and others have revealed that victims of serious crimes often elicit negative responses from their environment because their situation poses an acute threat to the fundamental belief in a just world. By assuming that the victim bears some responsibility for his or her victimization through irresponsible behavior, others can reassure themselves that they have nothing to fear for themselves. Around 1970 grassroots organizations discovered the needs of victims of domestic and sexual violence and began to provide services for them such as shelter homes and rape crisis centers. Around the same time some criminologists took up an interest in the situation of crime victims as a special research topic. Victimization surveys revealed not only that many victimizations were never reported to the police (the dark numbers of crime) but also that many reporting victims were dissatisfied with the way their cases were handled by the authorities. A sizeable minority of reporting victims even complained that they had been retraumatized by their treatment by the police and the criminal justice system (secondary victimization). Soon an international movement came into being, lobbying for improved services for victims and for the introduction of victims’ rights in criminal procedure (Walklate, 2007; Wemmers, 2003).

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,110

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0040,009
Communication savante0,0060,007
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0330,009

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,200 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
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