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Enregistrement W7037532447

Facteurs de résolution des enquêtes de meurtres sexuels

2013· other· fr· W7037532447 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueLibrary and Archives Canada (Government of Canada) · 2013
Typeother
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCrustacean biology and ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPoison controlSexual abuseContext (archaeology)Subject (documents)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le but de notre étude était de déterminer des variables du modus operandi de meurtres sexuels prédisant la résolution de l’enquête policière. Notre échantillon incluait 265 homicides sexuels de femmes codifiés dans le ViCLAS. La comparaison entre des meurtres sexuels résolus (N=178) et des meurtres sexuels non résolus (N=87), devait également permettre d’identifier les différences entre les issues de l’enquête, les stratégies du meurtrier pour éviter l’appréhension ainsi que les facteurs prédisant la résolution. D’après l’analyse de régression logistique, les prédicteurs tels que l’utilisation d’une arme, l’utilisation d’un bandeau/bâillon et l’agression impliquant une introduction par effraction ou un vol augmentent les probabilités que l’agresseur soit appréhendé. Au contraire, lorsque l’agresseur emporte un objet et que la victime est piétinée, les chances de résoudre l’enquête diminuent. Ces variables du modus operandi traduisent un déficit des compétences criminelles du meurtrier qui peut le pousser à multiplier les erreurs. De manière générale notre étude nous apprend que le contact rapproché entre l’agresseur et la victime favorise la dispersion d’indices propices à la résolution de l’enquête. Le nombre de ces indices est décuplé lorsqu’il y a pénétration vaginale ou anale et lorsque la victime est battue ou mordue. En outre, des contraintes intrinsèques à l’utilisation de stratégies d’évitement expliquent le fait que ces moyens, entravant l’avancée de l’enquête, ne sont que rarement exploités. Enfin, la faible proportion d’actes sexuels et violents observés dans ce genre de crime entrave le processus de résolution. Il en va de même pour l’impact limité des bases de données et de la spécialisation du meurtrier sexuel.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,989
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,001

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,142
Écart entre enseignants0,139 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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