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Enregistrement W7010958590

La mise en liberté sous condition provinciale : une analyse des pratiques des commissaires

2021· other· fr· W7010958590 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2021
Typeother
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiquePolitical Theory and Influence
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Christian ministrySocial impact
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chaque année, au Québec, les commissaires de la Commissaire québécoise des libérations conditionnelles doivent rendre des milliers de décisions concernant la mise en liberté sous condition des personnes contrevenantes purgeant une peine d’emprisonnement de six mois à deux ans moins un jour. Les finalités de la libération conditionnelle sont aujourd’hui la réhabilitation, c’est-à-dire que le délinquant soit réformé et réintégré à la société, ainsi que la gestion des risques que représentent les justiciables. Ce mémoire avait pour objectif d’analyser les pratiques des commissaires de la Commission québécoise des libérations conditionnelles dans un contexte où l’idéal de protection de la société par l’intermédiaire de la gestion des risques que représente un individu occupe une place centrale dans le système pénal. Pour ce faire, des entrevues semi-dirigées menées auprès de 11 commissaires de la Commission québécoise des libérations conditionnelles, hommes et femmes, ainsi que l’analyse de trente décisions écrites ont été réalisées. L’analyse a fait ressortir que les commissaires entretiennent plusieurs attentes à l’égard du plan de sortie et des caractéristiques que doivent posséder les candidats « idéaux ». Le projet doit être adapté aux besoins et au risque de la personne incarcérée estimés par les commissaires, offrir un encadrement, une intervention et du soutien, favoriser la réinsertion sociale et le justiciable doit s’approprier le plan de sortie. De plus, les commissaires portent une attention particulière au profil du demandeur. En ce sens, la personne qui sollicite une sortie anticipée doit être considérée comme ayant un bon potentiel de réinsertion sociale. Les décideurs vont également examiner l’historique judiciaire et correctionnel pour évaluer si le contrevenant est un « bon » candidat.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, 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: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,922
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1030,001

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,326 · 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
GenreAutre

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
Publié2021
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Résumé présentoui

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