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Enregistrement W4281564168 · doi:10.3138/cjccj.2022-0010

Inside the Criminology of Carlo Morselli

2022· article· en· W4281564168 sur OpenAlexaffvenueabout
Martin Bouchard, Frédéric Ouellet

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Criminology and Criminal Justice/La Revue canadienne de criminologie et de justice pénale · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCrime Patterns and Interventions
Établissements canadiensUniversité de MontréalSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCriminologyCriminal justiceSociologyEmpirical researchOptimismPsychologySocial psychologyEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Carlo Morselli’s research inspired numerous scholars around the world to integrate criminal achievement indicators and social network data into their research programs. As a professor of criminology for over 20 years at the Université de Montréal, Morselli was part of a generation of scholars who acted as brokers between Canada’s two official languages. This volume of the Canadian Journal of Criminology and Criminal Justice brings together research inspired by his legacy. Morselli’s interests were diverse; we selected manuscripts revolving around two major themes in his career: the development of criminal achievement as a conceptual and empirical framework, and the innovative use of social network data in new contexts of criminological interest, such as the role of social networks in individuals’ relative optimism towards desistance, or in future victimization.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,080
Score d'incertitude au seuil0,159

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0060,013
Communication savante0,0080,006
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0030,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,168
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,181 · 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'étudeSans objet
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
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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