Mieux comprendre les trajectoires d’engagement dans le crime \norganisé chez les 16 à 35 ans au Québec
Bibliographic record
Abstract
Cet essai empirique qualitatif porte sur une analyse de donnes secondaires du projet 1A (R)intgration sociocommunautaire : Point de vue des jeunes 16-35 ans du programme de recherche en partenariat (R)SO 16-35.Il a pour but de documenter les trajectoires d'engagement au crime organis des jeunes de 16 35 ans au Qubec.Pour ce faire, Une analyse thmatique des entrevues de cinq participants gs de 17 33 ans, qui ont autorvl faire partie d'une organisation criminelle, a t effectue.Les rsultats de cet essai tmoignent de similitudes entre les trajectoires d'engagement au crime organis et les trajectoires d'engagement la criminalit traditionnelle.Cela va dans le sens contraire de la littrature mentionnant que les deux types de trajectoires sont diffrentes l'une de l'autre (Kleemans et De Poot, 2008).Les rsultats permettent galement d'identifier diffrentes motivations s'investir dans une organisation criminelle comme l'argent, l'image et autres.Ils ont galement permis d'identifier diffrentes variables ayant un impact sur l'engagement comme la prsence de contact et les comptences personnelles.Ces rsultats mettent de l'avant l'importance des travaux qualitatifs afin de mieux saisir la complexit et la singularit des diffrentes trajectoires d'engagement au crime organis.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.020 | 0.008 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".