Une comparaison de la délinquance des jeunes au Canada et aux États-Unis
Bibliographic record
Abstract
Cet article étudie les tendances de la délinquance juvénile au Canada et aux États-Unis pour la période entre 1991 et 1996. En ce qui concerne les infractions sérieuses commises avec violence, les infractions contre la propriété et les infractions liées à l'usage de la drogue, le Canada avait, en général, un plus faible taux d'arrestations que les États-Unis. Cependant, quand on observe les affaires qui ont reçu un traitement judiciaire formel, on se rend compte que le Canada avait des taux similaires ou à peine plus élevés que les États-Unis en ce qui a trait aux infractions avec violence et aux infractions contre la propriété. Aux États-Unis, la moitié des cas de délinquance juvénile échappait à la judiciarisation. Le Canada avait recours à la mise sous garde dans des proportions similaires ou un peu plus élevées que les États-Unis en ce qui concerne les infractions avec violence ou les infractions contre la propriété. C'est seulement pour les infractions reliées à la drogue que les États-Unis avaient un plus haut taux d'arrestations, d'affaires judiciarisées et de mises sous garde que le Canada. Les États-Unis transféraient aussi les cas de mineurs aux tribunaux pour adultes dans des proportions beaucoup plus élevées. Enfin, il n'est pas établi que les infractions avec violence commises par les jeunes aient augmenté tant au Canada qu'aux États-Unis entre 1991 et 1996. La plus grande « augmentation de crimes » concernait les infractions reliées à la drogue.
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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 | 0.000 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.008 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".