Étude comparative de la justice restaurative à travers la mise en place des rencontres détenus victimes en France et au Canada
Bibliographic record
Abstract
En France et au Canada, la justice restaurative a fait son apparition à travers le temps. Celle-ci est arrivée pour répondre aux insuffisances du système pénal actuel qui est un modèle punitif. Cette intégration a toutefois été plus rapide au Canada, par le développement de nombreuses mesures restauratives, dont la France s’inspire aujourd’hui. Il s’agit ici d’étudier l’opportunité d’intégrer les mesures restauratives, notamment les rencontres détenus victimes, au sein de l’arsenal de réponses pénales français, en étudiant leurs effets au Canada. Bien que les effets de la justice restaurative se voient sur les infracteurs, les victimes et la communauté, notamment grâce aux études menées au Canada et aux retours des rencontres détenus victimes expérimentées à la maison centrale de Poissy, son utilisation est encore sujette, en France, à de vives critiques, tant du côté de ses soutiens, qui souhaitent un développement plus rapide et plus efficace des mesures restauratives, que de ses opposants qui n’y trouvent pas une solution aux limites du système actuel.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".