Vulnérabilités, adversités de vie et passage à l’acte féminin
Bibliographic record
Abstract
Les recherches quantitatives sur les femmes incarcérées restent rares, notamment celles explorant les liens entre vulnérabilités, adversités précoces et trajectoires délinquantes. Cette étude, menée auprès de 100 femmes incarcérées en Belgique francophone par le biais de questionnaires en face à face, vise à documenter la prévalence de ces facteurs, à analyser leurs interrelations et à explorer leur influence sur certaines infractions commises. Des analyses factorielles ont mis en évidence quatre facteurs de vulnérabilité (troubles de santé mentale, consommation, précarité socio-économique et relations conjugales dysfonctionnelles) et deux d’adversité (adversités familiales précoces et victimisations). Les résultats montrent une forte prévalence de polyvulnérabilité et d’adversités vécues, significativement associées à certaines infractions, en particulier les violences physiques commises contre les personnes et le trafic de stupéfiants. Ces résultats soulignent le rôle central des expériences traumatiques et des vulnérabilités multiples dans l’émergence des conduites délinquantes, plaidant en faveur d’une prise en charge intégrée, sensible au genre, qui tient compte du parcours de vie des femmes incarcérées afin de prévenir l’engagement dans des trajectoires délinquantes ou le risque de récidive.
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 | 0.002 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.000 |
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.
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".