L’évaluation du fait criminel : entre soins et sanctions
Bibliographic record
Abstract
L’évaluation, dont les méthodologies singulières impliquent une standardisation et une objectivation suffisantes, est une pratique qui prend une coloration particulière lorsqu’elle est appliquée au champ criminel. Elle oblige à appréhender le fait criminel selon des catégories extrapolables amenuisant d’une part le champ relationnel et obturant d’autre part la lecture psychodynamique du passage à l’acte. Si l’intérêt scientifique de cette réduction est évident, puisqu’il permet la comparaison et les statistiques, l’intérêt casuistique est nettement plus faible. Il permet de définir pour un individu l’appartenance à une catégorie déterminée, mais la prédiction du risque demeure une probabilité lorsqu’elle s’applique à lui. Alors que l’acte violent et sa prise en charge ne peuvent aujourd’hui s’interroger en dehors des logiques qui tendent vers une obligation de résultat, l’évaluation fait-elle partie intégrante du soin et de la sanction ou répond-elle à une demande sociale ? Nous formulons l’hypothèse qu’au-delà de l’ambiguïté sur la finalité des soins « psy », tels qu’ils sont perçus par les cliniciens, et tels qu’ils leurs sont assignés par la société, il existe une confusion entre les objectifs et les moyens. Si on confie à la psychiatrie un rôle dans la défense sociale, ce ne serait pas parce qu’on la pense efficace pour réduire le risque de réitération, ou simplement le prédire, mais (surtout) du fait des moyens coercitifs qu’elle peut développer – parfois en s’affranchissant de la sanction.
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 | 0.024 | 0.095 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.007 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.001 |
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".