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Enregistrement W832099917 · doi:10.71781/23242

L’usage de la force en contexte de crise : les interventions policières varient-elles selon le type de menace rencontré?

2014· dissertation· fr· W832099917 sur OpenAlexaboutno aff
Jennyfer Tellier

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2014
Typedissertation
Languefr
DomainePsychology
ThématiqueSuicide and Self-Harm Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le présent mémoire s’intéresse aux interventions policières en contexte de crise. Il s’attarde plus particulièrement à l’usage de la force par les structures d’intervention spécialisée. L’intérêt de cette étude découle principalement du manque de connaissances empiriques sur le sujet. L’objectif général de cette étude est de comprendre les éléments qui peuvent expliquer le recours à la force par les structures d’intervention spécialisées et de vérifier si ces facteurs varient selon le type de menace auquel font face les policiers. Nous nous sommes intéressés à 438 événements de crise suicidaire, de barricade et de prise d’otage qui se sont déroulés au Québec, de 1990 à 2011, et durant lesquels est intervenu le groupe tactique d’intervention (GTI) de la Sûreté du Québec (SQ). Pour une meilleure compréhension de cette problématique, il sera en premier lieu question de comparer, selon leur niveau de risque, les personnes présentant une menace uniquement pour elles-mêmes avec celles présentant une menace pour autrui et les personnes qui présentent une menace tant pour elles-mêmes que pour autrui. En second lieu, malgré le fait que près de 90 % des situations de crise se terminent par une reddition pacifique, il est pertinent de connaître les facteurs qui expliquent l’usage de la force de la part des policiers et de voir si ces facteurs varient selon le niveau de risque de l’individu. Des analyses descriptives ont permis d’établir que les situations où l’individu en crise présente uniquement une menace pour lui-même diffèrent des autres groupes sur la base de certaines variables. Cet individu est davantage jugé comme suicidaire et il possède plus souvent des antécédents psychiatriques. L’élément déclencheur est souvent associé aux problèmes conjugaux, ce qui coïncide avec le fait que c’est souvent la conjointe ou l’ex-conjointe qui appelle les autorités. Des analyses bivariées n’ont pas illustré de profils distincts selon la problématique de la crise. Or, certains facteurs se démarquent des autres de manière générale pour l’ensemble de l’échantillon et les différents groupes. La possession d’une arme par l’individu, le degré d’intoxication, la présence d’antécédents psychiatriques, la durée du premier contact avec les policiers et la qualité de la négociation sont effectivement des facteurs qui semblent influencer à un certain point les opérations. Les analyses de régression logistique indiquent que les policiers interviennent davantage lorsqu’il n’y aucun contact n’est établi avec l’individu. Nous observons également que ces derniers restent davantage en retrait lorsque l’individu, présentant une menace pour lui-même, est en possession d’une arme à feu. D’autre part, il semble que les policiers réagissent plus souvent auprès des individus présentant une menace pour autrui lorsque la négociation est jugée non satisfaisante. Nous pouvons en conclure qu’ils semblent davantage s’attarder à des facteurs précis qu’au type de menace, ce qui rejoint un certain segment de la littérature à ce sujet.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,236
Score d'incertitude au seuil0,469

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0040,007
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,361 · 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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
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