L'Inventaire des risques et des besoins liés aux facteurs criminogènes (IRBC) : évaluation des propriétés métriques de l'instrument
Bibliographic record
Abstract
L’Inventaire des risques et des besoins liés aux facteurs criminogènes (IRBC) est un instrument utilisé depuis le début des années 1990 pour évaluer les risques de récidive des jeunes contrevenants québécois. Il est le produit d’une collaboration du Québec avec l’Ontario, survenue dans le cadre de travaux de recherche effectués sur les instruments d’évaluation du risque de récidive des jeunes contrevenants. L’IRBC est donc le seul instrument précisément conçu pour évaluer les risques de récidive des jeunes contrevenants québécois et il n’a jamais fait l’objet d’une démarche visant à tester sa validité prédictive. Le but de ce projet de mémoire est de tester la validité prédictive de l’IRBC. Des analyses de courbes ROC et des analyses de survie ont été utilisées pour tester les propriétés métriques de l’instrument. Ces analyses suggèrent que, dans l’ensemble, l’IRBC arrive à prédire la récidive de façon acceptable. Quatre des huit grands domaines associés à la récidive, communément appelé BIG FOUR, seraient des prédicteurs modérés de la récidive lorsque testés avec les données issues de l’IRBC. Il s’agit des domaines Antécédents, Pairs, Personnalité-Comportements, et Attitudes-Tendances. Des aspects en lien avec la fidélité de l’instrument témoignent toutefois d’irrégularités dans le processus d’évaluation, ce qui interroge le niveau de rigueur maintenu au jour le jour par les professionnels. Des aspects en lien avec la fidélité de l’IRBC demeureraient à investiguer.
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 | 0.025 | 0.053 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".