La déontologie policière au Québec : les facteurs associés aux jugements de culpabilité et aux sanctions imposées aux policiers
Bibliographic record
Abstract
La présente étude s’intéresse aux facteurs associés aux différents types de décisions rendus par le Comité à la déontologie policière du Québec. Pour ce faire, 267 jugements rendus entre 2009 et 2013 sont analysés. La régression logistique est utilisée pour déterminer les facteurs associés (1) à la décision de culpabilité (2) à la décision sur sanction et (3) à la sévérité de la sanction (sanction de courte durée ou de longue durée). Les facteurs utilisés dans les modèles sont des facteurs légaux (nature, gravité de l’inconduite et plaidoyer de culpabilité) ainsi que des facteurs extra-légaux -tels que les caractéristiques des policiers et des plaignants, le contexte de l’intervention ainsi qu’un facteur lié au processus décisionnel du comité (la durée des procédures)- disponibles dans les jugements. Les résultats montrent que le verdict est majoritairement influencé par la qualité de la preuve et que la sévérité de la sanction dépend principalement des facteurs légaux. Toutefois, certains facteurs extra-légaux influencent le verdict, dont le grade du policier. Parmi les facteurs extra-légaux qui influencent la décision sur sanction, il y a le grade, le sexe et le service de police du policier. Malgré tout, le Comité à la déontologie policière prend des décisions relativement cohérentes et les décisions prises sont justifiables légalement sauf pour quelques caractéristiques du policier et pour la durée des procédures. Ces derniers montrent la nécessité de faire davantage d’études sur le sujet.
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 | 0.003 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
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.
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".