Bibliographic record
Abstract
RESUME. — Cet article propose une relecture d’une enquête sur les jugements de gravité des délits réalisée aux États-Unis par Wolfgang et ses collègues en 1984. L’article fait état d’une propriété remarquable et insoupçonnée de ces jugements de gravité – leur évaluation implicite des coûts des préjudices matériels et moraux décrits dans les situations délictuelles qui sont soumises à l’attention des personnes interrogées. En outre, on constate une concordance frappante entre les coûts perçus de la criminalité que l’on obtient par voie de sondage et les coûts correspondants chiffrés par les économistes. L’utilité théorique d’un modèle « réaliste » des jugements de gravité est d’autant plus manifeste qu’il permet d’expliquer pourquoi les délits sont d’autant plus fréquents qu’ils sont jugés moins graves et la forme précise de cette relation fonctionnelle.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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 teacher head, 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".