Pouvoir discrétionnaire, infractions routières et interventions policières
Bibliographic record
Abstract
Cet article adopte une conception perceptuelle du pouvoir discrétionnaire afin de comprendre le processus décisionnel des patrouilleurs dans le cadre de leurs activités de sécurité routière. Plus précisément, l’article relève les éléments pris en considération par les policiers lorsqu’ils décident d’intercepter les automobilistes qui commettent une infraction et, par la suite, de donner un constat d’infraction. Pour y arriver, 19 entretiens semi-directifs ont été réalisés auprès de patrouilleurs ( n = 15) et directeurs de poste ( n = 4). Les résultats montrent que les infractions graves mènent presque automatiquement à l’interception et l’émission d’un constat d’infraction. Lorsque les infractions entrent dans la zone de tolérance des policiers, que les policiers sont de mauvaise humeur et qu’ils vivent des contraintes de temps, le risque d’interception est révisé à la baisse. Une fois interceptés, les jeunes conducteurs et ceux ayant une mauvaise attitude sont plus souvent sanctionnés. Les policiers qui croient à l’efficacité du constat sont plus susceptibles d’en décerner. Enfin, les résultats indiquent que chaque décision est le résultat d’interactions entre différentes contraintes normatives liées au policier, à l’automobiliste et à son infraction, à l’environnement routier et à l’organisation policière.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.003 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".