Les caractéristiques de la déviance des adolescentes judiciarisées à Dakar (Sénégal) en comparaison aux adolescentes judiciarisées de Montréal (Canada)
Bibliographic record
Abstract
Malgré les problèmes que pose la délinquance juvénile au Sénégal, les réponses des décideurs semblent inefficaces, surtout pour les filles déviantes. Ainsi, l’objectif de notre étude est de déterminer les caractéristiques familiales, scolaires et des amis des adolescentes judiciarisées à Dakar en les comparant à celles de Montréal. Les enquêtes se sont déroulées à Dakar sur trente adolescentes interrogées avec un instrument adapté du MASPAQ.\nLes similitudes entre les échantillons concernent l’âge moyen et le statut judiciaire quasi-identiques, le milieu socio-économique défavorisé et la structure familiale en majorité monoparentale matricentrique. Les autres résultats concernent surtout les liens sociaux plus forts chez les dakaroises alors que l’activité marginale est plus importante chez les montréalaises.\nLes liens sociaux des dakaroises constitueraient une protection contre la déviance. Le contexte culturel également, en favorisant un contrôle social, pousserait à développer plus de contraintes internes, autre protection contre la déviance. Des perspectives sont envisagées notamment utiliser l’instrument avec des garçons.
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 | 0.001 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".