Bibliographic record
Abstract
Les besoins des victimes d’actes criminels violents sont multiples. Les victimes ont, entre autres, besoin de se sentir soutenues et reconnues en tant que victimes et de participer aux procédures judiciaires. Plusieurs études scientifiques révèlent que les interventions réparatrices ont la capacité de répondre à ces besoins. Bien que les victimes ne soient pas toujours intéressées par une telle approche, celles qui acceptent d’y participer sont effectivement satisfaites de l’offre réparatrice. On pourrait dépasser l’interrogation sur la pertinence d’offrir des mesures réparatrices aux victimes de crimes violents et plutôt se demander quel est le meilleur moment pour le faire. Dans cet article, nous comparons les expériences des victimes de crimes violents qui ont participé à une intervention réparatrice soit avant, soit après qu’une décision judiciaire a été prise. Nous voulions savoir notamment quel est l’impact d’une réponse judiciaire sur l’appréciation de l’approche réparatrice et si la disponibilité d’une décision judiciaire est une condition pour l’appréciation de l’approche bilatérale de la justice réparatrice. Cette étude illustre aussi comment les victimes situent l’approche réparatrice par rapport au système judiciaire.
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 | 0.002 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".