Bibliographic record
Abstract
Le Canada a adopté récemment la Loi sur la sécurité des rues et des communautés établie dans la ferme intention d’aggraver les sanctions pénales à l’égard de certains groupes de contrevenants en dépit de la diminution du taux de criminalité au cours des vingt dernières années. Cette loi s’inscrit dans la continuité des discours politiques centrés sur la protection des familles, la défense des victimes et la responsabilisation des criminels. Son entrée en vigueur a suscité une attention médiatique considérable, ainsi que d’importants débats de société. En effet, qu'en est-il du droit de punir et de sa mise en œuvre? De l’absolution à la condamnation, en passant par les peines d’emprisonnement à perpétuité et les amendes, les pratiques pénales sont nombreuses et complexes. Devant cette diversité, les auteurs ont choisi de se concentrer sur les mesures affectant, ou risquant d’affecter, la liberté des condamnés, dans un contexte où la prison reste le point d’orgue du système pénal canadien. En offrant une présentation simple et claire de la législation actuelle, ce livre très pertinent, écrit par plusieurs spécialistes, se veut un outil pratique à l’usage des étudiants et de tous les professionnels de ce domaine.
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 | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.164 | 0.062 |
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".