Bibliographic record
Abstract
La victimologie naît dans le système pénal moderne dans lequel la victime ne joue qu'un rôle de témoin. L'objectif de cette nouvelle science était de mieux comprendre le crime et ses conséquences pour la victime. Jo-Anne Wemmers retrace la naissance de la victimologie comme science, les premiers intérêts européens pour la victime tout en dévoilant les relations entre la victime, l'État et l'accusé à travers les siècles et les continents. Cette introduction historique permet de comprendre les différentes définitions de la victimologie et les conséquences d'une victimisation - les effets psychologiques, les répercussions sociales ou financières pour les victimes et les solutions qui existent de nos jours, que ce soit au Canada ou dans d'autres pays. Le transfert de la théorie à la pratique est assuré par les résultats des sondages et des recherches à propos des victimes et de la victimisation. Le lecteur peut ainsi évaluer l'importance et l'efficacité de la législation en place. L'auteur réussit brillamment à analyser et à expliquer les politiques, la participation de la victime dans la procédure pénale ainsi que la justice réparatrice aux niveaux québécois, canadien et international. La victimologie dispose enfin de son manuel de base.
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.016 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.005 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.052 | 0.013 |
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".