La délinquance et la victimisation officielle caractérisant une cohorte de 1429 adolescents auteurs d’agression sexuelle
Bibliographic record
Abstract
Plus de la moitié des délinquants sexuels adultes admettent avoir commis un premier délit de nature sexuelle avant l’âge de 18 ans. De plus, comme les adolescents sont responsables de près de 30 % des agressions sexuelles déclarées, il importe de mieux connaître leurs caractéristiques. La présente étude a pour objectif de décrire une cohorte regroupant tous les adolescents québécois reconnus coupables d’un délit sexuel entre 2005 et 2010 (n = 1429). Des analyses descriptives (moyennes, médianes, écarts-types) ont été effectuées à partir de données portant sur les caractéristiques sociodémographiques, les comportements délinquants et les actes de maltraitance subis. Les résultats indiquent qu’en moyenne les adolescents auteurs d’agression sexuelle (AAAS) québécois ont commis un premier délit sexuel à l’âge de 14,5 ans (E-T = 1,6). Les paramètres de la délinquance permettent de distinguer trois profils : les jeunes n’ayant commis qu’un délit (52,8 %), ceux ayant une délinquance peu variée et volumineuse (de 2 à 10 délits; 35,8 %) et ceux ayant une délinquance variée, intense et persistante (environ 5 %). De plus, les AAAS commettent principalement des délits à caractère violent (Moy = 2,6 délits violents par jeune; E-T : 2,6). Sur le plan de la victimisation, un peu plus de huit jeunes sur dix (82 %) ont été signalés à la Direction de la Protection de la Jeunesse (DPJ). Ce portrait a été tracé à l’aide des délits et des signalements répertoriés dans la base de données des Centres Jeunesses. Ces données ne peuvent rendre compte de la délinquance cachée ou de la maltraitance qui ne sont pas portées à l’attention des intervenants sociaux.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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".