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Record W2581722672 · doi:10.20381/ruor-19288

Du mineur à l'adulte: Lorsque l'âge ne suffit plus pour rester mineur Étude sur l'assujettissement de mineurs à des sentences pour adultes au Québec, dans le cadre de la Loi sur le système de justice pénal pour adolescents (2002)

2010· dissertation· fr· W2581722672 on OpenAlexaboutno aff
Jenny Fournier

Bibliographic record

VenueuO Research (University of Ottawa) · 2010
Typedissertation
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicSocial Sciences and Governance
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhysicsPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cette thèse constitue une étude de la procédure d'assujettissement à travers des décisions emises par les tribunaux de la jeunesse, au Québec. C'est en abordant les décisions de la Cour comme des outils de communications, à travers lesquelles la justice des mineurs parle d'elle-même, que l'auteure s'intéresse à la façon dont elle exposera ce qu'elle entend par jeunes contrevenants à adresser à la justice des mineurs et jeunes contrevenants à adresser à la justice des adultes. Une approche d'inspiration foucaldienne, basée sur le concept de dispositif, permettra à l'auteure de montrer la construction d'identités à l'intérieur des documents de la Cour. Par ce procédé, elle identifie que la procédure d'assujettissement produit trois types de figures de sujets juridiques, soit : "jeune contrevenant corrigible ", le " contrevenant corrigible " et le "contrevenant incorrigible ". L'auteure expose que la distinction " corrigibilité " vs " incorrigibilité " constitue l'enjeu central dans la sélection des sujets que la justice des mineurs conservera ou non sous son aile. Cela montre que la justice des mineurs est davantage en train de se redéfinir à partir d'un mode de gestion dans lequel la question du risque serait un enjeu plus préponderant que celui de l'aspect punitif.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.129
Threshold uncertainty score0.259

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.009
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0080.005
Scholarly communication0.0030.002
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.001

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.

Opus teacher head0.033
GPT teacher head0.304
Teacher spread0.270 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations1
Published2010
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