Le traitement de la toxicomanie comme alternative à l’incarcération : un sentier rocailleux
Bibliographic record
Abstract
Toxicomanie et criminalité sont des comportements fréquemment associés. Dans un objectif de réduction de la récidive, le traitement des toxicomanes apparaît dans la littérature américaine comme une solution plus efficace que l'incarcération et beaucoup moins dispendieuse. Qu'en est-il au Québec ? Pour répondre à cette question, 20 intervenants de la région de Montréal et de Trois-Rivières œuvrant dans le domaine de la justice, de la sécurité publique et de la santé et des services sociaux ont été rencontrés dans le cadre de groupes de discussion. Les résultats de la consultation montrent que si le traitement des toxicomanes judiciarisés est une idée intéressante en soi, plusieurs difficultés surgissent dans son application en raison notamment de la différence de culture des milieux impliqués. Cependant, une bonne communication, le respect des expertises de chacun, et une certaine tolérance vis-à-vis des objectifs de ses partenaires constituent des conditions qui rendraient possible, du moins sur papier, les expériences de déjudiciarisation en matière de toxicomanie.
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 | 0.002 | 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 | 0.004 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".