Les influences disciplinaires de la criminologie (1991-2014)
Bibliographic record
Abstract
Au cours de son histoire, la criminologie a été influencée par de nombreuses disciplines. Elle est d’abord marquée, au début duxxesiècle, par la sociologie positiviste aux États-Unis et par la psychiatrie en Grande-Bretagne, avant d’être fortement influencée par des courants critiques issus de la sociologie. Puis, à partir des années 1990, elle s’ouvre à nouveau aux perspectives de différentes disciplines. Basée sur les références citées par un ensemble de revues de criminologie principalement de langue anglaise, cette étude analyse la place qu’y ont occupée les différentes disciplines entre 1991 et 2014. Il en ressort que les articles de criminologie sont de plus en plus interdisciplinaires, avec 65 % des articles de 2014 citant plus de trois disciplines. Au sein de ces articles, la proportion des références occupée par la psychologie est en progression, au détriment des références faites aux sciences sociales et au droit. Lorsqu’on examine les références citées par les revues et l’affiliation de leurs auteurs, on observe que 42 % des revues étudiées ont un profil interdisciplinaire alors que 22 % s’inscrivent dans une perspective sociocriminologique, 22 % sont centrées sur la psychologie et 4 % sur le droit. L’analyse du réseau de citations de ces revues montre enfin que les revues centrales de la discipline ont des influences disciplinaires variées : des revues ancrées dans la criminologie et les sciences sociales y côtoient des revues interdisciplinaires ainsi que des publications centrées sur la psychologie.
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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 | 0.018 | 0.072 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.014 | 0.016 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.002 |
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".