De l’évaluation clinique au calcul de probabilité : le recours aux outils actuariels dans les pénitenciers canadiens
Bibliographic record
Abstract
Dans le cadre du présent article, nous abordons la question du virage actuariel qui s’est manifesté dans le champ de la pénalité, particulièrement en ce qui concerne la multiplication des outils d’évaluation actuarielle qui sont désormais mis à la disposition des intervenants correctionnels. Les objectifs de cet article sont au nombre de trois. Tout d’abord, nous décrivons l’ampleur et la nature des transformations qui se sont opérées au cours des deux dernières décennies en ce qui a trait aux outils utilisés par les intervenants correctionnels canadiens. Par la suite, nous délimitons sur le plan conceptuel et théorique les principaux enjeux de ces transformations techniques, particulièrement en ce qui concerne la réduction du pouvoir discrétionnaire accordé aux intervenants. Finalement, nous analysons le discours des intervenants afin de mieux évaluer comment ces modifications ont été reçues par les intervenants eux-mêmes dans le cadre de leur pratique professionnelle. Il s’agit en fait d’évaluer l’impact de l’introduction et de l’utilisation d’une nouvelle gamme d’outils actuariels sur les pratiques correctionnelles.
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 | 0.003 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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 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".