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Record W7104460462 · doi:10.71781/23496

L’impact des traces numériques dans les procès de traite de personnes et de proxénétisme

2024· dissertation· fr· W7104460462 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2024
Typedissertation
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicSex work and related issues
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsContext (archaeology)Economic JusticePoison control

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les crimes reliés à l’exploitation sexuelle sont une problématique internationale qui est de plus en plus décriée, et ce principalement à Montréal, Québec. Des équipes mixtes d’enquête ont été mises en place dans les dernières années afin de contrer ce phénomène. De ce fait, les organisations policières telles que le Service de police de la Ville de Montréal se sont dotées d’enquêteurs en informatique judiciaire pour expertiser les téléphones intelligents qui sont saisis en grand nombre dans ce type de dossier. Il appert que les preuves numériques retrouvées dans ces appareils ont une incidence marquée sur l’issue d’un procès criminel. En se basant sur le cadre théorique des fonctions de croyances de Dempster-Schafer, l’objectif principal de cette étude est d’observer le raisonnement des juges lors de l’analyse des preuves numériques dans les dossiers d’exploitation sexuelle à Montréal. Les objectifs secondaires visent à évaluer l’impact des preuves numériques sur les verdicts, à réfléchir à un cadre normatif pour l’évaluation des preuves numériques et finalement de contribuer à la littérature académique sur le sujet. L’analyse de plusieurs procès au Palais de Justice de Montréal en matière de proxénétisme et de traite de personnes a permis de répondre aux objectifs. Premièrement, les résultats démontrent que l’appareil numérique le plus important dans ces causes est le téléphone intelligent. Deuxièmement, il appert que l’extraction des conversations des accusés est un des éléments clés dans ces causes. Troisièmement, la qualité d’expert en informatique judiciaire ne semble pas être un enjeu juridique à Montréal, contrairement aux autres juridictions. Finalement, les témoignages permettent d’observer que les traces numériques donnent de la crédibilité aux victimes dans leurs témoignages. Dans la majorité des cas, les preuves numériques ont eu une valeur considérable dans la décision des juges quant à la déclaration de culpabilité et dans l’établissement d’une peine adéquate.

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)0.005
metaresearch head score (Gemma)0.043
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 score0.145
Threshold uncertainty score0.289

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0050.043
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0030.002
Science and technology studies0.0020.005
Scholarly communication0.0070.006
Open science0.0010.003
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0180.002

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 head0.042
GPT teacher head0.403
Teacher spread0.361 · 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
Published2024
Admission routes1
Has abstractyes

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