Les récits de vie des jeunes adultes qui ont commis des délits
Notice bibliographique
Résumé
L’étude du désistement du crime (l’abandon des comportements criminels et l’endossement de l’identité de citoyen.ne respectueux.se des lois) fait appel aux études qualitatives pour identifier les changements narratifs qui accompagnent ce changement identitaire. Plus spécifiquement, le récit de vie développé par McAdams (1993) a été utilisé dans une étude phare du désistement qui a permis de saisir les nuances dans les discours narratifs des personnes judiciarisées qui permettent de distinguer les personnes qui persistent de celles qui se désistent (Maruna, 2001). Or, si cette étude est considérée comme étant la pierre angulaire de la (ré)émergence de la criminologie narrative de l’identité, peu d’études ont tenté de la répliquer et, à notre connaissance, aucune étude réalisée avec cet outil de collecte de récit de vie n’a été faite au Canada, au Québec ou même dans la francophonie. Le présent article illustre les récits de 28 jeunes adultes colligés avec l’outil créé par McAdams (1993) et utilisé dans l’étude phare de Maruna (2001) afin de mettre en évidence le rôle des changements narratifs dans les processus de désistement.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».