Un rond dans un carré: l’expérience professionnelle des spécialistes de la justice réparatrice dans le cadre d’un programme québécois de déjudiciarisation pour adultes
Bibliographic record
Abstract
En 2017, le premier programme de déjudiciarisation en matière de criminalité adulte pour personnes non autochtones a été instauré au Québec. Le programme de mesures de rechange général implique la participation des professionnels de la justice réparatrice pour orchestrer ces mesures. Cet article présente des analyses secondaires de données qualitatives recueillies dans le cadre d’une recherche menée par une équipe de l’Université Laval. Il vise à mettre en lumière l’expérience subjective des spécialistes de la justice réparatrice dans le cadre de l’intégration du programme à leur quotidien professionnel, par le prisme de l’identité professionnelle. Les résultats montrent que l’intégration de ce programme a engendré de nombreuses (ré)flexions chez les médiateurs et une revitalisation de leur culture professionnelle. Ils révèlent également des enjeux liés au déploiement de la justice réparatrice à l’intérieur du programme et du système pénal, et à l’accès à la justice sociale en général.
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 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.021 | 0.016 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".