Les agressions sexuelles d’enfants non résolues par la police : une analyse du processus de passage à l’acte
Bibliographic record
Abstract
Les agressions sexuelles d’enfants sont considérées comme l’une des formes de crimes les plus graves. Malgré l’octroi de moyens humains et financiers importants aux forces de police, certains de ces crimes ne sont pas résolus. La perspective non discrétionnaire suggère que les agresseurs adoptent des comportements particuliers qui diminuent leurs risques d’être identifiés par la police. Cette étude explore le rôle des choix et comportements des agresseurs (sélection de victimes avec des caractéristiques spécifiques, les paramètres des lieux associés aux crimes, les caractéristiques du crime, les stratégies précises pour éviter la détection policière) sur le statut de résolution du crime (c.-à-d. résolu versus non résolu). Cette recherche se base sur un échantillon de 309 cas de viols d’enfants (200 résolus et 109 non résolus) survenus en France entre 1982 et 2015. L’échantillon a été restreint aux victimes âgées de moins de 16 ans qui ont été agressées par un agresseur qu’elles ne connaissaient pas du tout au moment des faits. Les analyses bivariées et multivariées ont montré que la sélection de victimes avec des caractéristiques spécifiques (p. ex. : victimes qui n’étaient pas surveillées), le paramètre des lieux associés aux crimes (p. ex. : lieu unique pour la rencontre, la commission du crime et la libération de la victime) et les comportements de l’agresseur (p. ex. : diversité des actes sexuels, stratégie pour aborder la victime) impactent la résolution par la police des agressions sexuelles d’enfants. Cette étude montre également que la plupart des agresseurs sexuels d’enfants n’utilisent pas de stratégies spécifiques pour ne pas être détectés par la police. Cette étude présente aussi bien des conclusions théoriques et pratiques pour la compréhension du comportement criminel et l’amélioration des pratiques d’enquête 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 | 0.004 | 0.015 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
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.
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".