Efficacité du programme de probation intensive du Centre jeunesse de Montréal-Institut universitaire : la récidive officielle1
Bibliographic record
Abstract
Le programme de probation intensive du Centre jeunesse de Montréal-Institut universitaire a été mis en place en tant qu’alternative à la mise sous garde ouverte continue pour des délinquants présentant à la fois un risque élevé de récidive et une réceptivité face à une intervention intensive dans la communauté. La présente étude fait état de l’efficacité de ce programme en termes de non-récidive selon les données officielles. Des données sur 99 délinquants juvéniles pris en charge par le CJM-IU, selon trois modalités différentes (probation intensive, garde ouverte continue, probation régulière), ont été colligées jusqu’à un an après la fin de l’ordonnance faisant l’objet de la recherche. Les résultats confirment la validité des procédures d’évaluation des jeunes relativement à leur orientation dans les différentes modalités de suivi. En conformité avec l’intensité du programme, un plus grand nombre de manquements aux conditions de l’ordonnance ont été rapportés pour les jeunes suivis en probation intensive. Le taux d’efficacité, en termes de non-récidive des jeunes suivis en probation intensive (76,2 %), confirme que ce programme peut être considéré comme une alternative valable à la garde ouverte continue (47,7 %). Ces résultats sont discutés à la lumière des méta-analyses récentes sur la réadaptation des délinquants présentant un haut risque de récidive.
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 | 0.004 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".