Bibliographic record
Abstract
Objectifs. Les objectifs de ce mémoire sont au nombre de deux. Le premier objectif est scindé en deux : l’objectif 1A est d’évaluer l’apport et la validité/fiabilité de l’analyse descriptive des règlements de compte amorcée par Cordeau dans sa thèse de doctorat de 1991 puis d’étendre la portée de cette analyse descriptive de part et d’autre des années 1970-1986. Ceci sera fait afin de voir si les règlements de compte de la période de Cordeau diffèrent de notre ensemble; l’objectif 1B est d’évaluer différents taux afin de voir lesquels nous permettent de mieux comprendre les grandes tendances des règlements de compte et leurs vagues. Enfin, le deuxième objectif est d’utiliser l’analyse de réseau afin de confirmer certains points ressortant de l’analyse descriptive des règlements de comptes et d’analyser la structure sociale du règlement de compte au Québec entre 1953 et 2013. Méthodologie. En faisant appel à Allô Police et plusieurs autres sources médiatiques, nous avons constitué une base de données des règlements de comptes québécois entre de 1953 à 2013. Nos analyses font appel à une approche holistique qui intègre à la fois l’analyse statistique descriptive, les tableaux croisés, l’analyse temporelle et l’analyse de réseau afin de bien cerner la question des règlements de compte. Résultats. Nos principaux résultats sont au nombre de quatre: 1) les grandes tendances qu’avait trouvées Cordeau entre 1970-1986 s’appliquent pour l’ensemble des règlements de compte de 1953 à 2013. Ainsi, peu de variations importantes ont été observées entre nos règlements de compte et ceux de Cordeau ; 2) les taux alternatifs se basant sur la population carcérale ou criminelle ne permettent pas de mieux comprendre les règlements de compte par rapport à un taux basé sur la population générale. Par contre, les proportions proposées par Morselli et al (2008) amènent une meilleure conception des périodes d’effervescences du milieu; 3) les groupes criminels qui sont plus exposés à la violence sont aussi ceux qui ont le plus recours à la violence et; 4) les indépendants occupent une place importante parmi les victimes de règlements de compte et ont donc une place importante dans le milieu criminel. Conclusion. Nos résultats font état du besoin d’intégrer différentes approches théoriques et méthodologiques afin de bien cerner la question complexe qu’est le règlement de compte. Avec les avenues de recherches identifiées à la fin de ce mémoire, nous espérons que la relève sera en mesure de mettre à profit les apprentissages de ce mémoire.
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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.003 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".