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Enregistrement W4382623228 · doi:10.7202/1099005ar

Le témoignage des mineurs à la cour

2023· article· fr· W4382623228 sur OpenAlexaffvenue
Maxime Gadoua, Isabelle V. Daignault, Mireille Cyr, Sébastien Lachambre, Kathleen Dufour

Notice bibliographique

RevueCriminologie · 2023
Typearticle
Languefr
DomainePsychology
ThématiqueChild Abuse and Trauma
Établissements canadiensUniversité de MontréalInternational Centre for Comparative Criminology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’acte de témoigner devant un tribunal peut être une épreuve extrêmement éprouvante et exigeante pour les enfants et adolescents victimes ou témoins d’actes criminels. Certains jeunes, notamment ceux pris en charge en vertu de la Loi sur la protection de la jeunesse (LPJ), ont des besoins particuliers et peuvent avoir à témoigner à plus d’une reprise. Alors que plusieurs enfants et adolescents sont appelés à témoigner, peu d’études ont permis de documenter l’apport des programmes de préparation au témoignage pour bien accompagner les jeunes. Au sein d’un échantillon de jeunes bénéficiant d’un programme de préparation au témoignage, cette étude vise à documenter leur expérience judiciaire et à évaluer l’apport du programme sur le niveau de craintes des témoins mineurs. Les résultats indiquent que les filles entretiennent plus de craintes que les garçons à l’idée de témoigner. Les résultats montrent que 44,1 % des jeunes qui ont été préparés au témoignage ont eu à livrer un témoignage. Une diminution significative du niveau de craintes autorapportées dans le Fears of Court Questionnaire (Centre for Children and Families in the Justice System, 2002) a été observée entre le pré-test et au terme de l’intervention. Ces résultats confirment l’importance de bien préparer les jeunes qui sont amenés à témoigner. D’autres études sont nécessaires pour documenter les autres retombées du programme.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,100

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0300,006

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 Opus0,447
Tête enseignante GPT0,424
Écart entre enseignants0,023 · 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
Publié2023
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Résumé présentoui

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