L’adéquation des besoins et de leur réponse dans le processus de réinsertion sociale des probationnaires québécois
Notice bibliographique
Résumé
Depuis les années 1970, dans un processus de modernisation, la société a pris un tournant vers la gestion des risques (politiques, médicaux, interpersonnels, etc.). Le système de justice pénale n’y fait pas exception : la gestion des populations judiciarisées est passée d’un idéal de réinsertion sociale à celui de contrôle, favorisant la protection de la société plutôt que la réhabilitation des personnes judiciarisées. Afin d’optimiser la gestion de la récidive, des outils statistiques visant à évaluer le risque qu’une personne représente pour la société sont apparus. Le système de justice a ensuite tenté de réduire le risque de récidive en ciblant les facteurs identifiés par ces outils lors de l’intervention. Toutefois, d’autres modèles d’intervention axés sur le bien-être de la personne voient le jour, comme le Good Lives Model. Ce type de modèles stipule qu’outre les facteurs de risques qui sont ciblés par les outils, d’autres besoins sont prioritaires pour réinsérer socialement les populations judiciarisées. Cette étude propose d’explorer, du point de vue des probationnaires, leur vision de la réinsertion sociale, leurs besoins lors d’une sentence probatoire et leur perception de la sentence probatoire comme moyen de réponse à leurs besoins. Dans le cadre de ce mémoire, nous avons analysé les discours de huit hommes suivis en probation. Ceux-ci ont participé à une entrevue semi-structurée afin de partager leurs points de vue et expériences. Les résultats montrent que la réinsertion sociale est un processus itératif, individualisé et à long terme, qui prévoit une hiérarchisation des besoins, lesquels seront comblés de façon consécutive et séquentielle. Le travail sur les besoins des personnes contrevenantes requiert une bonne connaissance du processus de réinsertion sociale de chaque personne. Enfin, la sentence probatoire est perçue comme une stratégie punitive d’évitement de la récidive, mais qui comprend un volet réhabilitatif; elle permet une périodepropice à l’intervention.
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 | 0,007 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,001 |
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.
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 ».