La justice réparatrice et les victimes d'actes criminels
Notice bibliographique
Résumé
Ce rapport décrit le déroulement d’un atelier sur la justice réparatrice et les victimes d’actes criminels ayant eu lieu le 28 mars 2002 à Montréal, et auquel plusieurs personnes oeuvrant au sein des organismes de justice réparatrice, auprès des victimes, et dans le milieu du système de justice ont participé. La justice réparatrice peut être perçue comme une opportunité intéressante pour les victimes d’acte criminel, mais peut aussi entraîner une victimisation secondaire chez ces dernières, c’est sur ce sujet que s’élabore le présent document. Nous présentons dans ce rapport trois conférences. La première est présentée par Dr. Jo-Anne Wemmers, criminologue et membre active de la Société mondiale de victimologie et responsable de l’unité Victimes et justice réparatrice au Centre international de criminologie comparée de l’Université de Montréal, où elle est enseignante et poursuit des recherches dans le domaine victimologique. La deuxième est présentée par Marie-Claude Côté, directrice du CAVAC de Laval, et Nicole Laroche, directrice du CAVAC de l’Estrie, et la troisième par le Dr. Ivo Aersten, professeur et chercheur à la Katholieke Universiteit de Louvain, où il effectue ses recherches dans les domaines de la victimologie, de la pénologie, et de la justice réparatrice. Le rapport se termine sur un résumé de la discussion ayant pris place entre les participants de l’atelier à la suite des conférences. Quels sont les besoins des victimes auxquels la justice réparatrice peut répondre? Quels sont les avantages et les risques de la participation des victimes aux programmes de réparation? Quelle est l’opinion des Centres d’aides aux victimes d’actes criminels face à la justice réparatrice? Comment la Belgique a-t-elle développé un système de justice réparatrice orienté vers la victime? Quelles sont les caractéristiques nécessaires des médiateurs pour favoriser un traitement approprié des victimes? Ces questions constituent un aperçu de certains thèmes abordés dans le présent document.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».