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Enregistrement W4382766297 · doi:10.7202/1099004ar

La participation au processus judiciaire

2023· article· fr· W4382766297 sur OpenAlexaffvenueabout
Anta Niang, Rosita Vargas Diaz, Natacha Brunelle, Martín Goyette

Notice bibliographique

RevueCriminologie · 2023
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCriminal Justice and Corrections Analysis
Établissements canadiensÉcole Nationale d'Administration PubliqueCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalUniversité du Québec à Trois-RivièresUniversité LavalCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Saguenay–Lac-Saint-JeanUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceSociologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cet article vise à présenter les résultats d’une recherche qualitative conduite auprès de 10 jeunes placés sous la Loi sur le système de justice pénale pour les adolescents (LSJPA) au Québec. L’approche de la justice interactionnelle a permis d’explorer comment ces jeunes perçoivent leurs interactions avec les juges durant les audiences ainsi que les implications de ces interactions dans leur engagement dans leur propre processus de rétablissement. Les résultats mettent en évidence l’importance de la préparation de ces jeunes à l’audience, de la conciliation du juge dans le processus décisionnel ainsi que de la création d’un espace d’échanges avec ces jeunes comme levier de leur participation. La création d’une alliance relationnelle avec ces jeunes favorise une continuité et une stabilité de jugement, conditions essentielles pour instaurer une relation de confiance avec ces jeunes et leur permettre de s’engager dans leur propre processus de (ré)intégration sociocommunautaire. Enfin, cette recherche invite à poursuivre les réflexions autour de la perception du sentiment de justice des jeunes en contexte judiciaire et à étayer davantage les recherches conduites à ce sujet dans le champ de justice juvénile.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
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 enseignants0,449
Score d'incertitude au seuil0,893

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0210,015
Communication savante0,0090,003
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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 Opus0,391
Tête enseignante GPT0,455
Écart entre enseignants0,065 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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