Modèles vindicatoire et pénal en concurrence ? Réflexions à partir de l’expérience autochtone
Bibliographic record
Abstract
Qu’est-ce qu’un trouble, un conflit ? Comment les définit-on ? Comment y réagit-on ? Ces questions, qui composent la trame du présent article, s’insèrent dans nos travaux actuels qui explorent l’hypothèse de l’existence d’un modèle de justice actif dans nos rapports sociaux, mais caché par le discours dominant de la justice pénale : le modèle vindicatoire. Nous y discuterons plus particulièrement des questions soulevées par la rencontre entre les deux modèles de régulation, pénal et vindicatoire, et sur la façon dont ces deux modèles de régulation pourraient se côtoyer. Pour ce faire, nous nous intéresserons aux modes de régulation des troubles chez les Autochtones du Québec. Tout en mettant d’abord en lumière les principes de leur définition d’un trouble et de ses modes de régulation, nous essayerons d’en montrer la facette vindicatoire pour ensuite décrire comment s’est effectuée la rencontre des modèles de régulation autochtone avec le système de justice pénale. Nous dégageons enfin différentes pistes de réflexion quant à la survie et l’adaptation d’un tel modèle dans le contexte juridico-pénal occidental.
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 | 0.008 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.034 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".