Délinquance chez les jeunes au Canada : analyse empirique des facteurs socio-économiques présents à l'enfance
Bibliographic record
Abstract
Selon l’Organisation mondiale de la santé (OMS, 2014), la violence chez les jeunes a de lourdes conséquences sur l’ensemble de la société. On parle notamment d’une pression sur les dépenses de soins de santé et sur les coûts des procédures judiciaires, d’une diminution de la productivité et de la valeur des biens, et donc une dégradation du bien-être global de la société. Il est important de cerner les causes de la délinquance dès l’enfance. Plus le jeune débute sa « carrière criminelle » à un jeune âge, plus les chances de récidives futures sont élevées (Carrington et al., 2005). Marc Cohen, un chercheur américain, a calculé que l’économie future de détourner un jeune à risque d’une carrière criminelle serait de l’ordre de 1,7 à 2,3 millions de dollars. Nous allons tenter dans ce mémoire de cibler la présence de facteurs de risque socioéconomiques sur le comportement criminel futur. Nous comparerons les résultats obtenus par un modèle de régression classique à ceux obtenus par un modèle d’équations structurelles impliquant des variables latentes et manifestes. On sera alors en mesure de quantifier les effets directs et indirects des variables pour une meilleure analyse et un ciblage plus efficace des solutions à préconiser. Nous pourrons également, grâce à ces modèles, tenir compte de l’ensemble des types de facteurs de risque que nous avons identifié chez les jeunes suivis de notre échantillon provenant des huit cycles de l’Enquête longitudinale nationale sur les enfants et les jeunes (ELNEJ). Nous compléterons avec une discussion sur les facteurs de risque les plus déterminants dans le comportement criminel pour ainsi formuler de possibles recommandations sur des moyens de prévention qui pourraient se révéler efficaces dans la diminution de la délinquance juvénile. \n_____________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : délinquance juvénile, facteurs de risque, ELNEJ, criminalité
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 | 0.002 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".