Étude des facteurs associés à l’aveu lors de l’interrogatoire policier
Bibliographic record
Abstract
Le présent mémoire cherche à déterminer s’il existe des facteurs qui conduisent aux aveux chez les agresseurs sexuels durant un interrogatoire. Dans ce but, notre étude est basée sur 183 dossiers d’agression sexuelle traités par le Service de police de la Ville de Montréal. Les 137 participants qui ont fait une ou deux victimes (un dossier par victime) étaient âgés de 15 à 71 ans au moment du crime, et sont majoritairement francophones, caucasien et sans emploi. Toutes les variables sélectionnées ont été divisées en trois catégories : les caractéristiques de l’agresseur, les caractéristiques du crime et les caractéristiques contextuelles de l’interrogatoire. Les agresseurs sexuels qui ont avoué leur crime avaient les caractéristiques suivantes : caucasien, célibataire, n’ayant pas utilisé la menace ni causé de blessures, la victime était un garçon ou une femme adulte. Il n’y avait, contre eux, ni preuves matérielles ou biologiques, ni présence de sperme sur la victime, et il n’y a pas eu de séance d’identification. De plus, ils ont subi plusieurs interrogatoires, souvent dans un bureau privé en présence d’un seul interrogateur, qui n’est pas l’enquêteur principal, mais ils ont écrit et signé leur déclaration. Ces résultats devraient aider les policiers à cibler les facteurs les plus favorables aux aveux tout en montrant qu’il s’agit généralement d’un ensemble de facteurs qui conduisent les agresseurs sexuels aux aveux lors d’un interrogatoire.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.020 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".