L'impact d'une perturbation sociale majeure sur les occasions criminelles et la frustration relative : une étude de cas
Bibliographic record
Abstract
Nous proposons d'analyser comment la privation durable d'électricité, pendant et immédiatement après ce qu'est qualifiée la « tempête du verglas » survenue au Québec en 1998, a modifié substantiellement (quoique temporairement) le répertoire des occasions criminelles pour les délinquants potentiels et les motifs de frustration relative pour les sinistrés les plus touchés par le « désastre ». Tout d'abord, nos analyses se sont intéressées à l'impact d'une augmentation brusque des occasions criminelles sur les niveaux de la criminalité. Contrairement à la région de Montréal, nous observons que l'augmentation des occasions criminelles en Montérégie a un effet significatif à la hausse sur les crimes contre les biens tandis qu'elle induit un effet à la baisse sur la catégorie des autres crimes. De plus, lorsque nous contrôlons pour les déplacements de la population dans la région de la Montérégie (« triangle noir »), nous constatons que l'intensité et l'ampleur de cette relation demeurent constantes. Par la suite, nous avons examiné si la frustration relative des sinistrés produit, quant à elle, un effet à la hausse sur la criminalité en général et dans les endroits particulièrement affectés par le sinistre (« triangle noir »). Il appert qu'au moment oú le mécontentement est collectif et que les occasions propices à son expression sont présentes, les conditions nécessaires à une augmentation de la délinquance sont réunies.
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 | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".