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Enregistrement W6981370948

The effectiveness of criminal reforms in alternatives to imprisonment : the example of France, Mali and Quebec

2019· article· fr· W6981370948 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuetheses.fr (ABES) · 2019
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueBalance, Gait, and Falls Prevention
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCriminal courtImprisonmentContext (archaeology)Criminal liability
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les réformes pénales en matière d’alternatives à l’emprisonnement ont connu un essor fulgurant un peu partout dans le monde (à l’exception de certains pays comme le Mali, qui ne connaît qu’une seule peine alternative à l’emprisonnement stricto sensu « la peine de travail d’intérêt général »), en particulier en France et au Québec entre les années soixante-dix et deux mille. Ces réformes ont notamment mené à la création de diverses peines ou mesures qualifiées d’alternatives à l’emprisonnement ou d’alternatives à l’incarcération ou de peines de substitution à l’emprisonnement, etc. À titre d’exemple, en France et au Québec, nous pouvons mentionner la création de diverses peines de substitution à l’emprisonnement telles que les peines affectant le permis de conduire, le jour-amende, la confiscation, la peine de probation, etc. Cela dit, les différentes réformes pénales en matière d’alternatives à l’emprisonnement menées par les autorités des pays susmentionnés ont-elles permis de lutter contre la surpopulation carcérale et la récidive ? La recherche est scindée en deux parties : la première est consacrée à la relative efficacité des réformes pénales en matière d’alternatives à l’emprisonnement, due principalement à l’ambivalence des politiques pénales des autorités françaises, maliennes et québécoises, mais aussi à une surpopulation carcérale explosive et à l’augmentation du taux de récidive des condamnés à des alternatives à l’emprisonnement ; la seconde partie est axée sur l’exigence d’autonomisation des alternatives à l’emprisonnement pour lutter efficacement contre la récidive et la surpopulation carcérale

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)0,006
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 enseignants0,092
Score d'incertitude au seuil0,666

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0110,007
Communication savante0,0060,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,309 · 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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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