L’Initiation À LA Délinquance Chez des Consommateurs Réguliers de Cocaïne
Bibliographic record
Abstract
Résumé Consommer régulièrement de la cocaïne peut constituer une habitude fort onéreuse et pourrait ainsi favoriser le recours à la délinquance afin de résoudre certains problèmes financiers résultants d’une consommation qui excède les moyens financiers de l’usager; c’est du moins ce qu’affirme le modèle conceptuel le plus en vogue afin d’expliquer la criminalité des consommateurs de drogues. L’objectif de la présente étude consiste à tenter de mieux comprendre les motifs de l’initiation à la criminalité des usagers réguliers de cocaïne. L’étude porte sur 42 répondants qui ont été rencontrés individuellement pour une période de 3 à 4 heures durant lesquelles nous avons mené des entrevues semi-directives. L’analyse qualitative de ces entrevues indiquent que ce n’est pas tant les effets de la drogue (intoxication ou dépendance) qui favoriseraient la délinquance, mais plutôt les milieux illicites dans lesquels se transigent les drogues; ces milieux constituant des bassins sous-culturels incitant à la criminalité. Ces milieux attirent les marginaux, véhiculent des valeurs déviantes, favorisent les contacts délinquants et constituent, en somme, une bonne école du crime.
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 | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| 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".