L’évaluation de la validité prédictive du LS/CMI dans la prédiction des incidents disciplinaires en prison
Bibliographic record
Abstract
Dans son plan stratégique, le ministère de la Sécurité publique du Québec souligne les problèmes actuels de surpopulation carcérale au Québec. Ce phénomène peut contribuer à une augmentation des conflits vécus par les détenus et, par extension, à l’émergence des incidents disciplinaires. Dans un tel contexte, il semble nécessaire d’améliorer la gestion du risque lié à ce type d’incidents. Dans le cadre de cet article, l’objectif principal visé est de mettre à l’épreuve la validité prédictive du LS/CMI sur l’occurrence des incidents disciplinaires. L’échantillon consiste en 934 détenus incarcérés au Service correctionnel du Québec (SCQ) entre janvier et décembre 2007. Durant cette même période, tous les détenus ont été évalués dans les semaines suivant leur admission avec la version québécoise du LS/CMI. Les résultats permettent de confirmer l’efficacité du LS/CMI dans la prédiction des incidents disciplinaires, et ce, indépendamment de leur nature et de leur cible.
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 | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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".