Libération conditionnelle, réinsertion sociale et récidive criminelle
Notice bibliographique
Résumé
Cette étude se divise en deux parties distinctes. Dans la première, nous nous intéressons aux motifs pour lesquels plus de 50 % des détenus québécois choisissent de renoncer à leur droit de participer à une audience en vue d’une libération conditionnelle éventuelle. Cette décision est examinée à travers des régressions multivariées et des algorithmes d'apprentissage automatique, révélant que la renonciation est fortement influencée par les caractéristiques individuelles des détenus, leur profil criminogène et la nature du crime commis. L’analyse montre également que les détenus qui renoncent à une audience auraient probablement été soumis à des conditions plus strictes s'ils avaient été libérés sous condition, comparativement à ceux effectivement libérés. La seconde partie de l'étude se concentre sur la récidive criminelle des individus ayant bénéficié d'une libération conditionnelle « à la marge », c’est-à-dire pour lesquels l’octroi de la libération était surtout déterminé par l’historique des décisions des commissaires devant lesquels ils devaient se présenter. Pour ces individus, la libération conditionnelle diminue significativement le taux de récidive de plus de 8 points de pourcentage dans les cinq années suivant leur libération. La libération conditionnelle permet de réduire à la fois le temps d'incarcération actuel et futur de ces individus, tout en diminuant la probabilité de récidive.
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 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 | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 ».