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Record W2804682937 · doi:10.7202/1045312ar

La trajectoire de la recherche empirique quantitative dans la revue Criminologie (1968-2016) : une perspective éditoriale

2018· article· fr· W2804682937 on OpenAlexaffvenue
Yanick Charette, Pierre Tremblay, Nadine Deslauriers‐Varin

Bibliographic record

VenueCriminologie · 2018
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicCrime Patterns and Interventions
Canadian institutionsMinistère de l’Emploi et de la Solidarité Sociale (Québec)Université de MontréalUniversité Laval
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophyArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Chaque numéro publié d’une revue scientifique vient clore plusieurs rondes de tractations qui débutent au sein du comité de rédaction, se déplacent ensuite autour de ceux qui ont accepté de participer au numéro et se ramifient et se prolongent durant les évaluations et les révisions des manuscrits qui seront finalement publiés. Les directeurs successifs sont contraints de balancer la part relative des articles de réflexion et des articles d’investigation, la proportion relative des enquêtes empiriques qui procèdent par vérification d’hypothèses et celle des investigations ouvertes et exploratoires. En se basant sur l’ensemble des articles publiés dans la revue Criminologie de 1968 à 2016 ( n = 658), cette étude s’intéresse à l’effet des différentes stratégies éditoriales mises en place sur la part relative qui sera accordée à la recherche empirique quantitative dans le discours criminologique. Les analyses montrent que les directeurs, par l’intermédiaire des comités de rédaction, peuvent agir sur l’offre par des innovations éditoriales (introduction de numéros thématiques, publication semestrielle, ouverture aux publications hors thèmes, diversification de la provenance des auteurs), mais aussi contrôler cette offre par une hausse des standards (uniformité de la taille des articles, complexité des analyses) et par une sollicitation active d’articles innovateurs. Ces innovations éditoriales ont diversifié le discours scientifique de la revue et ont assuré, au final, la survie de la revue durant un demi-siècle.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.013
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMetaresearch, Meta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.416
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.013
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.010
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.001

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.

Opus teacher head0.784
GPT teacher head0.564
Teacher spread0.219 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations2
Published2018
Admission routes2
Has abstractyes

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