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Record W6981370948

The effectiveness of criminal reforms in alternatives to imprisonment : the example of France, Mali and Quebec

2019· article· fr· W6981370948 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

Venuetheses.fr (ABES) · 2019
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicBalance, Gait, and Falls Prevention
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsCriminal courtImprisonmentContext (archaeology)Criminal liability
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les réformes pénales en matière d’alternatives à l’emprisonnement ont connu un essor fulgurant un peu partout dans le monde (à l’exception de certains pays comme le Mali, qui ne connaît qu’une seule peine alternative à l’emprisonnement stricto sensu « la peine de travail d’intérêt général »), en particulier en France et au Québec entre les années soixante-dix et deux mille. Ces réformes ont notamment mené à la création de diverses peines ou mesures qualifiées d’alternatives à l’emprisonnement ou d’alternatives à l’incarcération ou de peines de substitution à l’emprisonnement, etc. À titre d’exemple, en France et au Québec, nous pouvons mentionner la création de diverses peines de substitution à l’emprisonnement telles que les peines affectant le permis de conduire, le jour-amende, la confiscation, la peine de probation, etc. Cela dit, les différentes réformes pénales en matière d’alternatives à l’emprisonnement menées par les autorités des pays susmentionnés ont-elles permis de lutter contre la surpopulation carcérale et la récidive ? La recherche est scindée en deux parties : la première est consacrée à la relative efficacité des réformes pénales en matière d’alternatives à l’emprisonnement, due principalement à l’ambivalence des politiques pénales des autorités françaises, maliennes et québécoises, mais aussi à une surpopulation carcérale explosive et à l’augmentation du taux de récidive des condamnés à des alternatives à l’emprisonnement ; la seconde partie est axée sur l’exigence d’autonomisation des alternatives à l’emprisonnement pour lutter efficacement contre la récidive et la surpopulation carcérale

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)0.002
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 score0.092
Threshold uncertainty score0.666

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.006
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0020.004
Science and technology studies0.0110.007
Scholarly communication0.0060.002
Open science0.0020.003
Research integrity0.0030.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0080.000

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 head0.330
Teacher spread0.309 · 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
Published2019
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