Les distorsions cognitives d’auteurs d’infractions à caractère sexuel envers les personnes mineures nous renseignent-elles sur leur parcours criminel
Notice bibliographique
Résumé
Contexte. Les infractions à caractère sexuel ont fortement augmenté dans les dernières années et les personnes mineures en sont les principales victimes. Un grand intérêt est accordé aux distorsions cognitives dans le champ de la recherche en délinquance sexuelle. Cependant, très peu d’études se sont intéressées aux dimensions mesurées par l’un des instruments les plus utilisés : l’échelle de cognitions Molest (ÉCM ; Bumby, 1996). Peu d’études se sont également intéressées au lien entre les distorsions cognitives et la carrière criminelle des auteurs d’infractions à caractère sexuel sur personnes mineures (AICSM). Objectif. L’objectif du présent mémoire est d’explorer les dimensions mesurées par l’ÉCM et les comparer aux résultats d’études précédentes. Il est aussi question d’étudier le lien entre les distorsions cognitives mesurées par l’ÉCM et la carrière criminelle des AICSM. Méthodes. L’échantillon est composé de 1232 hommes adultes AICSM étant suivis au Centre d’intervention en délinquance sexuelle (CIDS) de Laval. Les participants ont tous complété l’ÉCM lors de leur suivi au centre. Résultats. Les résultats indiquent que quatre dimensions émergent de l’ÉCM et que certaines distorsions cognitives telles que mesurées par cet instrument sont liées aux différents paramètres de carrière criminelle des individus composant l’échantillon, incluant la récidive violente et sexuelle.
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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
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.
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 ».