Une analyse des facteurs reliés au sentiment d’insécurité en milieu carcéral
Notice bibliographique
Résumé
Depuis longtemps, le sentiment d’insécurité suscite l’intérêt des chercheurs en sciences sociales. En milieu carcéral, ce phénomène est encore peu étudié. Les différentes études arrivent à des résultats incohérents par rapport aux facteurs reliés au sentiment d’insécurité des détenus. Les différentes façons de conceptualiser et de mesurer ce phénomène apparaissent souvent comme une des causes de l’incohérence des résultats obtenus. La présente étude a comme objectif général d’approfondir les connaissances sur le sentiment d’insécurité des incarcérés et présente les objectifs spécifiques suivants: (1) dresser un portrait quantitatif du sentiment d'insécurité en tenant compte de ses dimensions affective, cognitive et comportementale; (2) estimer le taux de victimisation dans les pénitenciers canadiens du Québec; (3) analyser les facteurs reliés aux différentes dimensions du sentiment d'insécurité; (4) analyser l’interrelation entre les différentes dimensions du sentiment d’insécurité. Afin d’atteindre ces objectifs, les données recueillies auprès de 293 détenus de dix pénitenciers québécois ont été analysées. Des analyses descriptives ont été utilisées pour documenter le sentiment d’insécurité des détenus en tenant compte de différentes dimensions. Des analyses bi variées et multi variées ont permis d'identifier les facteurs individuels et contextuels en relation significative avec les différentes dimensions du sentiment d’insécurité. Des modèles de régression hiérarchisée ont permis d’analyser l’interrelation entre les différentes dimensions du sentiment d’insécurité, en tenant compte de l’influence de facteurs individuels et contextuels. Les résultats ont révélé un niveau d’insécurité peu élevé et variable parmi la population carcérale et aussi que les différentes dimensions du sentiment d’insécurité étaient affectées par différents facteurs et qu'elles étaient partiellement inter reliées.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,009 |
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 ».