Vivre en libération conditionnelle au Québec : une expérience entre contrôle et accomplissement personnel
Bibliographic record
Abstract
Chaque année au Québec environ 1000 détenus sont libérés en libération conditionnelle et quittent la prison avant la fin de leur sentence tout en étant soumis à de strictes conditions. Si un idéal de réhabilitation souhaitant voir le délinquant réformé et réintégré à la société a longtemps prévalu, il tend de nos jours à être remplacé par un idéal de protection de la société par l’intermédiaire de la gestion des risques que représente un individu. De plus, vivre en libération conditionnelle comporte un certain nombre de défis. Comme toute personne sortant de détention, les libérés font face à de nombreuses difficultés, notamment en matière d’emploi, de logement ou de relations familiales. La réussite de la mesure est elle aussi un enjeu auquel les libérés sont confrontés. Grâce à des entrevues semi-dirigées réalisées auprès de 14 hommes et femmes, ce projet a donc pour objectif de comprendre l’expérience des personnes en libération conditionnelle au Québec. L’analyse a fait ressortir que malgré des aspects pesants et stressants, les anciens détenus indiquent que « ça va bien », principalement car ils ne sont plus en détention, et qu’ils se sentent aidés. De plus, ils indiquent s’adapter et s’intégrer à leur nouvel environnement. Grâce à leur volonté et leur motivation, ils expliquent apprendre, travailler sur eux et s’impliquer dans leur réinsertion. En effet, les libérés conditionnels font de leur libération une expérience bénéfique pour eux et préparent leur avenir.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.019 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".