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Record W618325062 · doi:10.71781/23548

La délinquance chez les jeunes : une évaluation approfondie de l’enchâssement social et du chevauchement des sphères relationnelles

2014· dissertation· fr· W618325062 on OpenAlexaboutno aff
Audrey Gariépy

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2014
Typedissertation
Languagefr
FieldPsychology
TopicPsychoanalysis and Psychopathology Research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsEconomicsHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Il est bien établi dans la littérature en criminologie que les pairs délinquants peuvent avoir un effet néfaste sur les comportements d’un jeune. L’analyse des caractéristiques de l’entourage social est donc essentielle à une compréhension globale des conduites individuelles. Puisqu’il est impossible pour un jeune, délinquant ou non, de se distancer complètement du monde conventionnel (Sykes et Matza, 1957; Warr 2002), il importe de considérer le chevauchement des relations conventionnelles et délinquantes pour saisir l’ampleur du phénomène de l’influence social. De surcroît, le réseau social des jeunes ne se limite pas à leurs amis, les membres de la famille, les collègues de classe et de travail pouvant aussi avoir une influence sur les comportements. La présente étude propose une analyse de l’entourage social de 237 jeunes âgés de 14 à 24 ans, fréquentant les organismes communautaires au Québec. Les résultats révèlent que: 1) la participation à un délit chez les jeunes en communauté est fréquente, 2) les caractéristiques du réseau social, reflétant l’enchâssement social, ne se trouvent pas révélatrices de la participation à un délit, 3) côtoyer les membres de son réseau social en grande intensité réduit de manière significative le volume de délits de marché commis dans une année, et ce, même en contrôlant la présence de contacts délinquants dans le réseau, 4) la présence de contacts délinquants dans plus d’une sphère relationnelle composant le réseau social permet de créer un index de dispersion de la délinquance reflétant ainsi l’enchâssement criminel des jeunes et finalement 5) plus les contacts délinquants sont dispersés à travers les sphères relationnelles, plus le risque de participation à un délit augmente. Toutefois, la dispersion des contacts délinquants dans le réseau social ne prédit pas la fréquence des délits commis. À des fins d’intervention, connaître la dispersion de la délinquance dans le réseau social peut aider à la prévention des comportements délinquants.

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)0.005
metaresearch head score (Gemma)0.006
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: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.199
Threshold uncertainty score0.395

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0050.006
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0040.003
Science and technology studies0.0030.002
Scholarly communication0.0030.001
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

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.

Opus teacher head0.021
GPT teacher head0.275
Teacher spread0.254 · 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

Citations0
Published2014
Admission routes1
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