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Record W4382204820 · doi:10.7202/1099009ar

Entre protection de la jeunesse et justice des mineurs

2023· article· fr· W4382204820 on OpenAlexaffvenueabout
Marie Dumollard

Bibliographic record

VenueCriminologie · 2023
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicCriminal Justice and Corrections Analysis
Canadian institutionsUniversité de Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cet article s’intéresse à la continuité du suivi sociopénal expérimenté par les jeunes judiciarisés dans le système québécois de justice des mineurs qui sont aussi suivis ou l’ont été par le passé en vertu de la Loi sur la protection de la jeunesse. Il analyse l’expérience des passages d’un système d’intervention à l’autre et les implications des articulations entre les deux systèmes dans les parcours juvéniles. À partir des données issues d’une recherche qualitative, il montre que les jeunes dits « sous double mandat » sont pris dans de multiples déplacements marqués par une certaine porosité entre les deux systèmes d’intervention, notamment en matière d’encadrement et de surveillance. Plus concrètement, trois formes de continuité entre le système de protection de la jeunesse et celui de justice des mineurs se dessinent en réponse aux comportements juvéniles : la progression et la continuité de l’encadrement de la protection de la jeunesse vers le pénal ; les implications contraignantes du suivi dans l’un des deux systèmes sur l’autre ; la prolongation similaire, dans les deux systèmes, du contrôle au-delà des murs des milieux de placement fermés. Finalement, cet article montre que la construction des parcours des jeunes sous double mandat s’opère sous un continuum d’intervention hybride qui illustre les formes de la continuité entre protection et pénal.

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)0.005
metaresearch head score (Gemma)0.012
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 score0.357
Threshold uncertainty score0.710

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0050.012
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0150.013
Scholarly communication0.0040.002
Open science0.0010.005
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.000

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 head0.320
GPT teacher head0.427
Teacher spread0.107 · 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

Citations1
Published2023
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