Jean-Claude Bernheim, Le cas Derosby/Le combat d’une vie pour la dignité et la justice Montréal, Les Éditions Accent Grave, 2014, 292 pages
Notice bibliographique
Résumé
Malgré la multiplication des crimes massifs et de leurs victimes, ces sujets restent marginaux en criminologie, lorsqu'ils ne relèvent pas d'actes terroristes. Bien que les crimes de masse présentent toutes les caractéristiques nécessaires à leur inclusion dans le champ de la criminologie, ils restent étudiés majoritairement dans les disciplines historiques, sociologiques, psychologiques ou politiques. La présente analyse explore trois aspects qui peuvent être explicatifs du peu d'investissement du crime de masse comme objet en criminologie. Ces éléments, qu'ils soient d'ordre psychologique, épistémologique ou pratique, peuvent par ailleurs entraîner une approche disciplinaire du phénomène criminel massif qui s'éloigne de ses spécificités ou qui ne permet pas d'en explorer la globalité complexe. Le développement d'une criminologie de masse, propre à appréhender les réalités criminelles actuelles, représente pourtant un enjeu dans l'exploration des phénomènes mondiaux contemporains. En effet, l'augmentation des atteintes massives portées aux populations, partout dans le monde, doit amener les criminologues à se saisir de ces phénomènes et à développer des principes de prévention, construits sur des analyses conscientes des spécificités des crimes de masse et qui s'attachent à leur compréhension profonde.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».