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Record W2611080308 · doi:10.7202/1039261ar

La délinquance et la victimisation officielle caractérisant une cohorte de 1429 adolescents auteurs d’agression sexuelle

2017· article· fr· W2611080308 on OpenAlexaffvenueabout
Janick Coutu, Dominique Meilleur, Denis Lafortune

Bibliographic record

VenueRevue de psychoéducation · 2017
Typearticle
Languagefr
FieldPsychology
TopicPsychopathy, Forensic Psychiatry, Sexual Offending
Canadian institutionsUniversité de Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

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 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)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.461
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.001

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 head0.039
GPT teacher head0.415
Teacher spread0.376 · 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 teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
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

Citations0
Published2017
Admission routes3
Has abstractyes

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