Article court: Les enjeux d’accès aux terrains criminologiques au Nouveau-Brunswick
Notice bibliographique
Résumé
Cet article explore les défis associés à l'accès aux terrains criminologiques au Nouveau-Brunswick à travers deux projets de recherche distincts. Le premier projet examine le travail du sexe dans cette province, alors que le second analyse les enjeux de cohabitation sociale à Moncton, l’une ville des villes à la croissance la plus rapide au pays. Le Nouveau-Brunswick, une province majoritairement rurale et l'une des plus pauvres du Canada, présente des défis uniques pour les chercheurs en criminologie, en particulier en ce qui concerne le recrutement des personnes participantes et l'accès aux données. Les obstacles incluent la sensibilité des sujets étudiés, les difficultés géographiques, et la méfiance des parties prenantes. Ces défis ont nécessité l'adoption de stratégies méthodologiques innovantes pour surmonter les obstacles et obtenir des données fiables. L'article met en lumière l'importance d'adapter les approches de recherche aux contextes locaux et de répondre aux réalités précises des populations étudiées.
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 | 0,009 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,005 |
| Communication savante | 0,010 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».