Le rôle des facteurs développementaux dans la détermination de la responsabilité morale chez les jeunes : une étude pilote évaluant les opinions d’experts légaux et cliniques
Bibliographic record
Abstract
Récemment, la recherche sur le développement cognitif fait part d’une grande source d’information concernant la responsabilité morale attribuable aux délinquants juvéniles. Cependant, l’intégration de ces connaissances dans le milieu légal demeure largement théorique. En utilisant un sondage en ligne, nous avons évalué les opinions, les croyances et les attitudes d’experts légaux et cliniques à propos de l’impact des facteurs développementaux sur la responsabilité morale des jeunes. Nos résultats suggèrent que la communauté légale est modérément consciente de la recherche émergente en science développementale portant sur la responsabilité morale des jeunes. Or le fossé entre la théorie et la pratique persiste. En ce qui a trait à la responsabilité morale des adolescents et leur capacité à subir un procès, par exemple, les policiers attribuent significativement moins d’importance aux facteurs développementaux que ne le font les experts cliniques. Nous soulignons le besoin d’un dialogue plus rapproché entre le droit et la science développementale pour favoriser la création d’un consensus et pour améliorer le traitement des jeunes délinquants.
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 | 0.010 | 0.025 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".