L’expérience des policiers ayant vécu la conciliation à la suite d’une plainte en déontologie policière
Bibliographic record
Abstract
Ce mémoire a pour objectif de comprendre l’expérience des policiers qui ont vécu la conciliation à la suite d’une plainte en déontologie policière au Québec. Plus spécifiquement, de comprendre comment le sentiment de justice se construit lors de l’expérience de la conciliation en plus de décrire les impacts et les perceptions des policiers relativement à la conciliation. Pour atteindre cet objectif, 16 entrevues semi-dirigées ont été réalisées auprès de policiers ayant vécu la conciliation. Les participants étaient rencontrés dans les bureaux policiers. Par la suite, les entrevues furent retranscrites et les données obtenues ont été traitées à l’aide du programme QDA Miner. Ces données ont été analysées selon le processus proposé par l’analyse thématique. Les résultats ont permis de comprendre les événements qui ont amené les plaignants à porter plainte contre les policiers et de constater que les policiers justifiaient ces événements de différentes manières. Aussi, les perceptions de la conciliation et de la déontologie policière au sens plus large s’expliquent par la théorie de la justice organisationnelle. De même, lorsque les policiers vivent une expérience qu’ils définissent comme juste et qu’ils ont l’impression que le processus de contrôle est équitable, que la sanction est justifiée et que les interactions ont été respectueuse, ils sont plus satisfaits et auront une meilleure perception sur l’instance qui les contrôle. Finalement, les résultats suggèrent que ceux qui ont vu leur plainte se rendre plus loin dans le processus, en audience, ou qui ont été proches d’un collègue qui a vécu cette situation sont plus susceptibles d’avoir des impacts que ceux qui ont uniquement vécu la conciliation.
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 | 0.007 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".