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Record W4382766297 · doi:10.7202/1099004ar

La participation au processus judiciaire

2023· article· fr· W4382766297 on OpenAlexaffvenueabout
Anta Niang, Rosita Vargas Diaz, Natacha Brunelle, Martín Goyette

Bibliographic record

VenueCriminologie · 2023
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicCriminal Justice and Corrections Analysis
Canadian institutionsÉcole Nationale d'Administration PubliqueCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalUniversité du Québec à Trois-RivièresUniversité LavalCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Saguenay–Lac-Saint-JeanUniversité de Sherbrooke
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceSociologyPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cet article vise à présenter les résultats d’une recherche qualitative conduite auprès de 10 jeunes placés sous la Loi sur le système de justice pénale pour les adolescents (LSJPA) au Québec. L’approche de la justice interactionnelle a permis d’explorer comment ces jeunes perçoivent leurs interactions avec les juges durant les audiences ainsi que les implications de ces interactions dans leur engagement dans leur propre processus de rétablissement. Les résultats mettent en évidence l’importance de la préparation de ces jeunes à l’audience, de la conciliation du juge dans le processus décisionnel ainsi que de la création d’un espace d’échanges avec ces jeunes comme levier de leur participation. La création d’une alliance relationnelle avec ces jeunes favorise une continuité et une stabilité de jugement, conditions essentielles pour instaurer une relation de confiance avec ces jeunes et leur permettre de s’engager dans leur propre processus de (ré)intégration sociocommunautaire. Enfin, cette recherche invite à poursuivre les réflexions autour de la perception du sentiment de justice des jeunes en contexte judiciaire et à étayer davantage les recherches conduites à ce sujet dans le champ de justice juvénile.

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)0.023
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 score0.449
Threshold uncertainty score0.893

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0110.023
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0210.015
Scholarly communication0.0090.003
Open science0.0020.008
Research integrity0.0020.005
Insufficient payload (model declined to judge)0.0120.001

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 head0.391
GPT teacher head0.455
Teacher spread0.065 · 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
Admission routes3
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