Interprétation des expériences punitives et ses effets sur la délinquance : le cas des infractions routières au Québec
Bibliographic record
Abstract
D'après des études récentes, le lien qui unit les propriétés objectives de la peine (c.-à-d. la sévérité, la certitude et la célérité de la peine) et les propriétés telles que perçues par les délinquants potentiels serait faible, voire inexistant. Par conséquent, les politiques publiques s'appuyant sur le paradigme dissuasif seraient inefficaces pour réduire la criminalité. Toutefois, ces études s'appuient sur un modèle conceptuel limité qui sous-entend que la peine produirait uniquement de la dissuasion. Cette étude vise donc à tester un modèle élargi de prévention générale qui intègre à la fois les notions de dissuasion et de validation normative. D'après ce modèle, l'effet préventif de la peine pourrait s'effectuer à travers les valeurs et les croyances des délinquants potentiels, et ce sans nécessairement modifier leurs perceptions de la peine. Afin de vérifier l'utilité d'un tel modèle, des données ont été colligées à l'aide d'un sondage sur les habitudes de conduite de 448 jeunes conducteurs québécois. Les résultats indiquent que les mécanismes dissuasifs, tels que la certitude perçue d'arrestation et la sévérité perçue des peines, n'ont pas d'effet significatif sur l'intention délictuelle des automobilistes. Toutefois, les valeurs et les croyances de l'automobiliste jouent un rôle essentiel dans la décision d'adopter un comportement routier respectueux des lois. Les automobilistes percevant les problématiques de sécurité routière (c.-à-d. alcool au volant ou vitesse) comme graves auraient moins d'intentions délinquantes. Ces valeurs et ces croyances seraient modulées à la fois par les expériences d'impunité et par le niveau d'exposition aux différentes activités policières sur les routes. Ces résultats suggèrent que l'application des lois peut produire un effet préventif sans nécessairement que des mécanismes dissuasifs en soient responsables.
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 | 0.003 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".