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Record W7048427666

La dynamique de la déviance : comparaison entre les trajectoires de vie de délinquants et de joueurs excessifs

2012· other· fr· W7048427666 on OpenAlexvenueaboutno aff

Bibliographic record

VenueLibrary and Archives Canada (Government of Canada) · 2012
Typeother
Languagefr
FieldPhysics and Astronomy
TopicLightning and Electromagnetic Phenomena
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsContext (archaeology)Filter (signal processing)Work (physics)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cette thèse de doctorat explore les trajectoires de deux types de déviance, celle de joueurs excessifs (N=100) et celle de délinquants (N=172). Le questionnaire utilisé dans chacun des cas possède un important volet destiné à recueillir des renseignements de manière chronologique par différentes thématiques; la méthode des calendriers d’histoire de vie. L’intérêt d’une analyse de calendrier est qu’elle permet de tenir compte des changements ponctuels de comportement et d’évaluer les effets à court terme de la prise en charge des sujets au cours de leur carrière déviante. La démonstration se base sur trois dimensions des trajectoires : l’intensité de l’engagement, les épisodes d’abstinence volontaire et les épisodes de rechutes. Le résultat majeur de ma thèse montre que les circonstances de vie (facteurs dynamiques) rendent bien compte des dimensions des trajectoires alors que les caractéristiques des individus (facteurs fixes ou statiques) ont souvent très peu de force explicative. Une analyse attentive des effets indirects montre la pertinence de continuer à s’intéresser à ces facteurs. En effet, l’impact des caractéristiques dynamiques est souvent conditionnel à certaines variables statiques.\n\nAucune étude, tant américaine que canadienne, ne s’est penchée sur la dynamique des trajectoires de joueurs excessifs. Le troisième chapitre examine les fluctuations mensuelles des sommes englouties dans les jeux de hasard et d’argent. On s’efforce de comprendre ce qui incite les joueurs à dépenser davantage certains mois et moins à d’autres. Une attention particulière est aussi consacrée aux mois où les joueurs cessent de participer aux jeux de hasard et d’argent et aux facteurs qui favorisent cette abstinence provisoire. \n\nLe quatrième chapitre se concentre sur les trajectoires de délinquants. Dans ce cas-ci, la performance criminelle, les revenus illégaux mensuels, mesure l’intensité de l’engagement criminel. On s’intéresse dans ce chapitre aux conditions régissant à la fois les épisodes de réussite criminelle et les épisodes concomitants de désistement temporaire. \n\nLes mesures « officielles » de récidive (nouvelle condamnation, nouvelle entrée en thérapie) présentent un problème de chiffre noir (les rechutes effectives sont plus nombreuses que les rechutes connues des autorités officielles). L’intérêt du chapitre cinq est de miser sur une analyse autorévélée des rechutes et du « moment » où ces rechutes se produisent. Le deuxième objectif de cette étude est de comparer les épisodes de rechutes dans ces deux trajectoires de déviance. La logique de ce chapitre suit celles des précédents, on s’intéresse à la dynamique qui entoure ces épisodes, on se demande si elle est similaire au sein des deux trajectoires déviantes.

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)0.005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.011
Threshold uncertainty score0.038

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.005
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0000.001
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0110.001

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.

Opus teacher head0.004
GPT teacher head0.177
Teacher spread0.174 · 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 designObservational
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
Published2012
Admission routes2
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