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Record W2607410154 · doi:10.3138/cjccj.2015.f05

Traitement des plaintes d'agression sexuelle envers les enfants dans le système de justice criminel québécois

2017· article· fr· W2607410154 on OpenAlexaffvenueabout
Agnès Alonzo-Proulx, Mireille Cyr

Bibliographic record

VenueCanadian Journal of Criminology and Criminal Justice/La Revue canadienne de criminologie et de justice pénale · 2017
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicSexual Assault and Victimization Studies
Canadian institutionsUniversité de Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceSexual behaviorPoison controlPhilosophyPsychologyMedicineSocial psychologyMedical emergency

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les facteurs influençant le parcours des dossiers d'agression sexuelle (AS) envers les enfants dans le système de justice québécois restent méconnus. Afin de mieux cerner les variables liées à la décision des enquêteurs de fonder le dossier ou des procureurs d'autoriser la plainte, les caractéristiques de l'enfant, de l'AS, du contexte de dévoilement, de la garde, des preuves disponibles et de l'entrevue d'enquête ont été extraites de 169 entrevues et dossiers d'AS. Les résultats des régressions logistiques révèlent certains prédicteurs communs aux deux corps professionnels relativement à la décision d'accepter le dossier, soit l'âge de l'enfant et la corroboration des faits par le suspect. Chez les enquêteurs, plusieurs prédicteurs significatifs s'ajoutent : le fait que le dévoilement soit accidentel, le choix du premier confident et la fréquence des agressions. Chez les procureurs, les autres prédicteurs significatifs mis en évidence sont la protection maternelle, l'adhésion à un guide d'entrevue non suggestif de même que le nombre de faits corroborés par le témoin. Ces résultats montrent l'importance de variables liées à la preuve dans l'acceptation d'un dossier d'AS, mais soulignent également l'importance, dans le parcours judiciaire, des facteurs contextuels tels que le soutien maternel.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.012
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMetaresearch, Meta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesScience and technology studies
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.269
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.012
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0010.000
Science and technology studies0.0070.007
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0020.000
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.139
GPT teacher head0.347
Teacher spread0.207 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

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

Citations5
Published2017
Admission routes3
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