Maintien de l'ordre en prison: quand les commissions des plaintes et d'appel se lancent à l'abordage des décisions relatives à l'ordre et à la sécurité
Bibliographic record
Abstract
L'article ici présenté offre une analyse de la jurisprudence prononcée en matière pénitentiaire, présentant une dimension « sécuritaire » : la jurisprudence concernant le droit disciplinaire pénitentiaire, celle concernant les fouilles des détenus et celle relative aux régimes de sécurité particuliers individuels (dits et ci-après « RSPI ») appliqués aux détenus condamnés pour terrorisme (ou suspectés de défendre une idéologie terroriste). Plusieurs raisons motivent notre choix de limiter cette étude des décisions sécuritaires prises à ces contentieux. Il y a, d’abord, un argument quantitatif : les commissions ont largement été saisies de ces sujets, preuve qu’ils concernent au premier chef les principaux intéressés. Il y a, ensuite, un argument pragmatique : si les commissions ont largement couvert ces sujets, on peut raisonnablement penser que leurs interventions en la matière sont substantielles et méritent d’être résumées. Il y a, enfin, un argument qualitatif : à la lecture des décisions rendues par les commissions, nous avons décelé des nuances particulièrement intéressantes dans ces contentieux, qui marquent des avancées pour les droits des détenus ou font, au contraire, surgir des questionnements qui interpellent.
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 | 0.007 | 0.018 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.020 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.005 | 0.008 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".