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Enregistrement W7104434747 · doi:10.71781/17929

Biais cognitifs et facteurs associés au verdict et à la peine rendus par un juge dans un contexte de crime violent contre la personne

2022· dissertation· fr· W7104434747 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2022
Typedissertation
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueJury Decision Making Processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVerdictCriminal responsibilityCriminal liabilityCrime analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le juge occupe un rôle primordial dans un État démocratique. Les conséquences de ses jugements sont d’autant plus lourdes lorsqu’il est question de reconnaître ou non la culpabilité d’un individu accusé d’un crime violent contre la personne. Pour y parvenir, le juge siégeant en cour criminelle doit uniquement tenir compte des faits et du droit applicable. Malgré sa formation juridique et son obligation de demeurer impartial, il est possible que le juge soit sujet à des biais cognitifs de façon non intentionnelle et que certains facteurs extralégaux influencent son raisonnement. Des études empiriques ont en effet démontré que les juges peuvent présenter des biais cognitifs découlant des heuristiques de représentativité, de disponibilité et d’ancrage ainsi que des idées préconçues. La littérature scientifique révèle aussi que des facteurs extralégaux peuvent avoir un impact significatif sur le verdict et la peine rendus. Néanmoins, les études empiriques portant sur les juges sont peu nombreuses et plusieurs aspects demeurent à explorer. La présente thèse avait deux objectifs exploratoires. D’une part, elle visait à identifier la présence potentielle de sept biais cognitifs pouvant être à l’œuvre dans le processus décisionnel des juges siégeant en matière criminelle (biais de représentativité, biais d’échantillonnage, biais d’attention sélective, biais de rappel sélectif, biais d’ancrage, corrélation illusoire et théorie causale). D’autre part, la thèse avait pour but d’explorer la valeur prédictive de ces sept biais cognitifs ainsi que de seize facteurs sur le verdict et la peine rendus. Les facteurs étudiés concernaient le juge (sexe et expérience professionnelle antérieure), l’accusé (sexe, âge et référence faite aux antécédents criminels et à l’état mental), la victime (sexe, âge, nombre et lien avec l’accusé), le crime (type de crime et utilisation d’une arme) et les moyens de preuve (présence de versions de témoignages contradictoires, preuve matérielle, preuve documentaire et expertise). Pour y parvenir, un échantillon de 200 jugements québécois de première instance en matière de crime violent contre la personne a été analysé. Chaque jugement était rendu par un juge différent au terme d’un procès sans jury. Il était attendu que la majorité des jugements comporte au moins un biais cognitif et que l’ensemble des biais cognitifs et des facteurs extralégaux étudiés permettent de prédire le verdict et la peine. L’analyse des jugements par deux évaluateurs indépendants dans le but d’identifier des biais cognitifs a confirmé la première hypothèse. Les résultats ont révélé la présence d’au moins un biais cognitif dans 66,5 % des jugements de l’échantillon, avec un accord interjuge presque parfait. La seconde hypothèse a toutefois été partiellement confirmée, puisque six prédicteurs significatifs du verdict et de la peine ont été identifiés parmi l’ensemble des biais cognitifs et des facteurs considérés. Une régression logistique multivariée a révélé trois prédicteurs significatifs du verdict de culpabilité : l’utilisation d’une arme lors du crime, le sexe masculin de l’accusé et le recours à une expertise médicale lors du procès. Pour prédire la peine, convertie en pourcentage de la peine maximale pouvant être imposée à l’accusé, une régression multiple a été effectuée. Cette analyse a révélé trois prédicteurs significatifs d’un pourcentage de peine plus élevé, avec une grande taille d’effet : le fait que l’accusé soit mineur, le recours à un expertise d’ADN au procès et le recours à une expertise psychiatrique au procès. Des analyses complémentaires ont également démontré une association significative entre la présence de versions de témoignage contradictoires entre lesquelles le juge devait trancher et la présence de biais cognitifs appuyant un verdict de culpabilité. La présente thèse a permis de confirmer que les juges peuvent être susceptibles de présenter des biais cognitifs et d’être influencés par certains facteurs extralégaux dans le cadre de leur raisonnement. Les résultats obtenus ont également contribué à une meilleure compréhension de la réalité judiciaire au Québec. Néanmoins, l’impact des biais cognitifs sur les jugements rendus demeure un sujet à explorer davantage.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,009
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,241 · 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

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Publié2022
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