Bibliographic record
Abstract
À Montréal, au début des années 2000, une série d'événements violents mènent à d'importantes opérations policières qui, jumelées à un grand battage médiatique, propulsent à l'avant-scène les gangs de rue. Jusque-là considérés comme de la petite délinquance et essentiellement associés aux difficultés d'intégration des nouveaux immigrants, ces groupes apparaissent comme une nouvelle menace à la sécurité publique. Qu'en est-il vraiment ? Curieusement, il n'existe aucun consensus quant à la définition du phénomène, même si certaines caractéristiques - la jeunesse des membres, le caractère illégal des activités ou l'identité commune - se retrouvent dans tous les cas de figure.Comment prévenir et traiter ce phénomène ? Dans cet ouvrage, des criminologues et d'autres spécialistes chevronnés font un tour d'horizon de tous les aspects liés à cette forme de criminalité déjà bien installée dans plusieurs pays, mais dont l'existence au Québec commence à peine à être admise et comprise.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.016 | 0.027 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".