La construction du rapport prédécisionnel : le processus organisationnel et les stratégies personnelles de délégués à la jeunesse au Québec
Bibliographic record
Abstract
En justice pénale, de nombreux outils d'évaluation sont utilisés afin d'éclairer la magistrature avant qu'une peine ne soit ordonnée. Chez les contrevenants mineurs, la confection d'un rapport prédécisionnel peut être ordonnée par le tribunal. Ce rapport permet de jeter un regard sur la situation de l'adolescent et sur son milieu pour déterminer le risque de récidive qu'il représente. À la fin du rapport, des recommandations sur la peine seront formulées en ce sens. Au Québec, ce sont des intervenants sociaux (délégués à la jeunesse) qui sont mandatés pour exécuter ce type d'évaluation. Les recherches scientifiques demeurent très limitées concernant le contexte de travail chez les délégués à la jeunesse, particulièrement en ce qui concerne le processus de rédaction des rapports prédécisionnels. Cette étude s'appuie sur la théorie de l'acteur stratégique. Selon ses auteurs, Michel Crozier et Erhard Friedberg (1977), il existe un écart entre la pratique théorique des acteurs d'une organisation et leurs actions réelles. L'utilisation de ce cadre théorique permet de mieux saisir les différentes influences auxquelles peuvent être assujettis les délégués qui œuvrent au sein d'une organisation et qui peuvent expliquer cet écart. Un Centre jeunesse au Québec a constitué le site de recherche et des entrevues individuelles ont été réalisées auprès de sept délégués à la jeunesse. Cette recherche de nature exploratoire révèle, d'une part, que différents éléments du contexte organisationnel dans lequel œuvre le délégué à la jeunesse peuvent influer sur le processus de construction de ses rapports prédécisionnels (entre autres, des pressions vécues au travail). D'autre part, il apparaît qu'au-delà de leur contexte de travail, d'autres facteurs plus subjectifs (les valeurs individuelles et la perception variable de la sévérité de la peine, par exemple) semblent intervenir chez les délégués dans la rédaction de leurs rapports et influer sur le choix des recommandations de peine.
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 | 0.004 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| 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".