MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W2891176261 · doi:10.20381/ruor-21837

La diversité des opinions publiques sur le durcissement des peines en droit criminel

2018· dissertation· fr· W2891176261 on OpenAlexaboutno aff
Sandrine Ferron-Ouellet

Bibliographic record

VenueuO Research (University of Ottawa) · 2018
Typedissertation
Languagefr
FieldMedicine
TopicHistorical and Scientific Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Ayant été au pouvoir pendant près de 10 ans, les années conservatrices se distinguent par leur engagement clair pour une justice plus répressive. Selon ces derniers, ce sont les attentes du public canadien qui justifient ces mesures. Qu’en est il vraiment de l’opinion publique canadienne? À partir du cadre conceptuel de la rationalité pénale moderne (RPM), cette étude vise à observer et décrire la diversité des opinions présentes dans les mémoires soumis au Comité permanent de la justice et des droits de la personne (CPJDP), lors de l’étude des projets de loi C-9 (Loi modifiant le Code criminel (emprisonnement avec sursis)) et C-10 (Loi sur la sécurité des rues et des communautés). Par l’analyse de contenu, les 71 mémoires ont été codifiés pour faire ressortir les idées associées à la RPM et celles qui présentent des innovations cognitives. Les opinions émises dans ces mémoires peuvent être classées dans trois grandes catégories. Tout d’abord, nous retrouvons les opinions de groupes appuyant le durcissement législatif proposé dans les projets de loi, à l’aide de théories de la peine et de principes reliés à la RPM. Ensuite, un deuxième groupe d’opinions émergeant des mémoires se positionne en défaveur des projets de loi, sans toutefois délaisser les principes d’exclusion et d’affliction au fondement de la RPM. Finalement, certains acteurs sociaux parviennent à sortir du cadre conceptual de la RPM pour innover et proposer des modes d’intervention alternatifs aux peines afflictives.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.011
metaresearch head score (Gemma)0.032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.019
Threshold uncertainty score0.058

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0110.032
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0050.005
Scholarly communication0.0060.004
Open science0.0010.003
Research integrity0.0020.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0070.001

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 head0.117
GPT teacher head0.335
Teacher spread0.218 · 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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
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

Citations0
Published2018
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueuO Research (University of Ottawa)Same topicHistorical and Scientific StudiesFrench-language works237,207