MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4285198589 · doi:10.7202/1089729ar

Le pardon de la victime de violence sexuelle

2022· article· fr· W4285198589 sur OpenAlexaffvenue
Isabelle Parent, Jo-Anne Wemmers, Marika Lachance Quirion

Notice bibliographique

RevueCriminologie · 2022
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCriminal Justice and Corrections Analysis
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceCriminologySociologyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La question du pardon a toujours été controversée dans le domaine de la victimologie, d’autant plus lorsque l’on fait référence au pardon de la personne victime d’agression sexuelle. Pourtant, 15 des 18 personnes victimes de violence sexuelle ont abordé spontanément la notion du pardon ou des excuses lors d’une entrevue qualitative visant à connaître leur expérience de la justice réparatrice. Cette étude a donc exploré la signification du pardon pour ces victimes. Les résultats indiquent que le pardon est surtout induit par une rencontre de dialogue, notamment lorsque l’auteur d’un crime à caractère sexuel reconnaît sa responsabilité et offre des excuses à la victime. Les personnes victimisées ne perçoivent pas le pardon comme une offre à l’agresseur, surtout que la grande majorité d’entre elles ont rencontré un auteur de crime sexuel substitut au leur. Les personnes victimes de violence sexuelle affirment que leur pardon est d’abord dirigé envers elle-même, comme une dimension de leur rétablissement.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,010
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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 Opus0,128
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,246 · 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'étudeQualitatif
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'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCriminologieMême sujetCriminal Justice and Corrections AnalysisTravaux en français237 207