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Record W2040407990 · doi:10.3138/cjccj.2012.f04

La perception du prestige des occupations illicites par des délinquants

2014· article· fr· W2040407990 on OpenAlexaffvenue
Yanick Charette

Bibliographic record

VenueCanadian Journal of Criminology and Criminal Justice/La Revue canadienne de criminologie et de justice pénale · 2014
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicCrime Patterns and Interventions
Canadian institutionsUniversité de Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPrestigeSociologyPolitical scienceArtPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le prestige occupationnel est une mesure utilisée en sociologie des professions pour déterminer le statut social d’un emploi sous la forme d’un continuum hiérarchisé. Cette mesure peut être définie selon : le revenu, le niveau de supervision, l’autonomie et les compétences. En se basant sur des entrevues auprès de délinquants incarcérés (n = 133), cette étude évalue si cette notion de prestige s’applique aux occupations illicites. Les résultats suggèrent que, contrairement aux occupations licites, les domaines d’activité des occupations illicites ne présentent pas d’homogénéité en ce qui concerne le prestige. Certaines caractéristiques définissant le prestige des occupations licites, comme le revenu et la compétence, contribuent aussi à définir le prestige des occupations illicites. Le milieu criminel présente des caractéristiques particulières, notamment la difficulté d’atteindre une stabilité occupationnelle. En étudiant le crime avec les mêmes concepts que ceux utilisés pour étudier la population générale, il est possible de mieux comparer les deux milieux pour en comprendre les rouages et les distinctions. La compréhension de la désirabilité sociale à l’intérieur du milieu criminel pourrait permettre de mieux comprendre les permutations dans une carrière délinquante, à savoir les allers-retours entre les activités criminelles et un emploi conventionnel.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.011
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMetaresearch, Meta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesScience and technology studies
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.471
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.011
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0010.000
Science and technology studies0.0020.007
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.168
GPT teacher head0.361
Teacher spread0.193 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations2
Published2014
Admission routes2
Has abstractyes

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