La gravité des crimes enregistrés par la police
Notice bibliographique
Résumé
Les crimes ne sont pas tous égaux en termes de conséquences pour les victimes et de dommages pour la société. Pourtant, les décomptes de crimes souvent utilisés ne tiennent compte que de la fréquence des crimes et manquent donc de précision. Certains chercheurs en criminologie ont récemment popularisé une méthode d’estimation de la gravité des crimes qui a le grand avantage de ne pas nécessiter une collecte de données supplémentaires puisqu’elle se base sur les données déjà produites par les tribunaux. Au Canada, la stratégie à la base de l’Indice de gravité des crimes est de combiner les mesures de fréquence et de gravité des crimes enregistrés afin d’obtenir un seul indicateur. Le présent article argumente au contraire qu’il faut développer un indicateur complémentaire aux mesures de fréquence de la criminalité. Après avoir proposé une méthode d’estimation basée sur la médiane des infractions enregistrées, l’article contraste l’évolution temporelle de la fréquence des infractions avec celle de la gravité de celles-ci. Dans un troisième temps, une analyse des variations géographiques de la gravité des infractions enregistrées pour les territoires de toutes les organisations policières municipales du Québec et des postes de la Sûreté du Québec en 2023 est présentée.
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 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».