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Enregistrement W4391843733 · doi:10.4000/champpenal.15212

Libération conditionnelle : questions de remords, correctionnalisation et conformité

2024· article· fr· W4391843733 sur OpenAlexaff
Marion Vacheret, Chloé Leclerc, Marianne Quirouette

Notice bibliographique

RevueChamp pénal · 2024
Typearticle
Languefr
DomainePsychology
ThématiquePsychopathy, Forensic Psychiatry, Sexual Offending
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Permettant une sortie de détention encadrée et soutenue avant la fin de la sentence, la libération conditionnelle est au cœur de l’exécution de la peine privative de liberté. Notre recherche propose de se pencher sur les représentations et les attentes des acteurs intervenant dans son processus de recommandation et d’octroi face aux personnes qui sollicitent une telle mesure. Elle se base sur un travail de terrain – entrevues, observations, analyses de décisions et de recommandations – mené entre 2017 et 2020, au sein de trois organisations pénales québécoises - Services correctionnels, Commission des libérations conditionnelles et Services de réhabilitation sociale. Les différentes études menées à ce jour sur les critères d’octroi des mesures de libération conditionnelle montrent que la décision prend en compte de nombreux facteurs (délit, sentence, âge, antécédents, score aux échelles actuarielles d’évaluation du risque et des besoins, plan de sortie ou suivi de programmes en détention, etc.). Il ressort de notre recherche qu’au-delà de ces critères, les acteurs amenés à recommander et octroyer une telle mesure ont des attentes spécifiques en termes de reconnaissance des actes commis, de mobilisation face aux besoins dits criminogènes estimés et de capacité de conformisme social. Nous montrons ainsi que seuls vont être reconnus comme admissibles à une libération anticipée les personnes exprimant un remords sincère, s’impliquant dans une forme de correctionnalisation de leurs comportements et s’identifiant aux critères sociaux normatifs dominants. Nous questionnons alors le fait que non seulement ces représentations se heurtent à la réalité sociale et carcérale des personnes judiciarisées, mais encore qu’elles limitent l’accès à cette mesure aux personnes socialement, culturellement, personnellement les mieux adaptées ou les plus conformistes. Selon nous, cette perspective montre un glissement de cette mesure qui, en sélectionnant des personnes qui ont peu de probabilité d’échouer, au lieu d’être centrée sur l’aide et le soutien à la réinsertion sociale des sortants de prison, se centre aujourd’hui avant tout sur sa propre réussite.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,866
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,339 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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