La gestion des informations dans le cadre de l’analyse criminelle de la délinquance sexuelle sérielle
Bibliographic record
Abstract
Cette recherche s’intéresse à la quantité d’information nécessaire aux systèmes de gestion des liens permettant d’identifier les cas sériels de criminalité violente. L’objectif de cette recherche est de tester empiriquement et de discuter de la pertinence de réduire le contenu de ces outils. Les données utilisées proviennent d’une extraction de la base de données du ViCLAS en France. Les analyses portent sur un échantillon de variables les plus utilisées dans le cadre des agressions sexuelles. Des analyses descriptives et factorielles sont utilisées pour déterminer quelles informations sont collectées par les policiers et comment elles pourraient être réduites empiriquement en agrégeant les données corrélées. Les résultats montrent qu’environ 65 % des modalités testées sont utilisées dans moins de 5 % des cas d’agressions sexuelles. Les résultats des analyses factorielles montrent qu’il est possible de réduire drastiquement l’outil. Les implications pratiques de ces résultats sont discutées dans une perspective d’investigation policière.
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 | 0.033 | 0.129 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.008 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| 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".