La prise de risque chez les jeunes contrevenants montréalais : une étude comparative
Bibliographic record
Abstract
La prévalence des comportements à risque chez les jeunes contrevenants est importante et les coûts sociaux qui y sont rattachés le sont tout autant, puisque la prise de risques peut entraîner des conséquences dommageables, tant pour le jeune que pour son environnement et la société en général. Plusieurs chercheurs affirment que les divers comportements risqués sont les indicateurs d’une propension à déroger des normes. De plus, il semblerait qu’à l’intérieur des groupes de pairs déviants tels que les gangs de rue, ces comportements soient valorisés. La présente étude propose de dresser un portrait comparatif des jeunes contrevenants montréalais associés et non associés aux gangs de rue concernant leurs conduites à risque. Pour ce faire, 206 jeunes contrevenants âgés de 14 à 25 ans (moyenne = 18,4 ans) ont été rencontrés dans quatre centres jeunesse et deux centres de détention du Québec entre juin 2011 et décembre 2013. Trois questionnaires utilisés dans cette étude permettent de comparer les jeunes sur la base de leurs comportements risqués. Des analyses bivariées ont été effectuées à cette fin. Les principaux résultats suggèrent tout d’abord que la prise de risque est très fréquente chez les jeunes contrevenants. De plus, les jeunes associés aux gangs de rue semblent plus enclins que les autres jeunes de l’échantillon à s’engager dans tous les types de conduites à risque et ils sont légèrement plus nombreux à rapporter une dépendance et une utilisation nocive de l’alcool. Une meilleure connaissance des pratiques à risque des jeunes contrevenants, qu’ils soient associés aux gangs ou non, permettra de guider les intervenants quant aux choix des cibles et des stratégies d’interventions les mieux adaptées à leur réalité.
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 | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".