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Record W7115084437 · doi:10.71781/32710

Les facteurs associés au biais d’excès de confiance au sujet des substances psychoactives chez les avocats en droit criminel au Québec

2025· dissertation· fr· W7115084437 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2025
Typedissertation
Languagefr
FieldMedicine
TopicSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPopulationPoison controlPrejudice (legal term)Economic JusticeSocial justice

Abstract

fetched live from OpenAlex

Contexte : Tout comme dans la population générale, il est démontré que les professionnels de la justice ont tendance à avoir plusieurs biais cognitifs. Cependant, peu d’études étudient les prédicteurs liés à ces biais. Il est important de connaître ces prédicteurs afin de bien comprendre le développement des biais, surtout lorsqu’ils entrent en jeu auprès d’une population judiciarisée et consommant des substances psychoactives, donc potentiellement plus vulnérable. Objectifs : L’objectif principal de ce mémoire est d’explorer la présence du biais d’excès de confiance au sujet des substances psychoactives, ce qui inclut leurs effets, consommation et dépendance pouvant s’y rattacher, chez les avocats en droit criminel au Québec. Ensuite, un second objectif est d’explorer certains prédicteurs de l’excès de confiance des avocats à ce sujet. Méthode : Pour parvenir à atteindre ces objectifs, une mesure du niveau de connaissance des substances psychoactives a été créée et une mesure du biais d’excès de confiance a été adaptée au sujet des substances psychoactives et de leur consommation. Ce mémoire présente une étude qui explore les liens entre différents prédicteurs et le biais d’excès de confiance au sujet des substances psychoactives chez les avocats en droit criminel au Québec. L’échantillon de l’étude est composé de 213 avocats âgés de 23 à 79 ans (M=38, É-T= 12,22). Parmi les participants, 56 % s’identifient en tant que femme et 43 % en tant qu’homme, puis 78 % sont des avocats de la défense, tandis que 11 % sont des procureurs aux poursuites criminelles et pénales. Cet échantillon a été utilisé pour effectuer des régressions logistiques avec les différents prédicteurs inclus dans l’étude. Ces derniers étant l’expérience professionnelle, le niveau de connaissance ainsi que la formation au sujet des substances psychoactives, le type d’avocat, le type de substance psychoactive ainsi que l’expérience d’usage de ces dernières. Résultats : 89 % des avocats de l’échantillon présentent un biais d’excès de confiance, lorsque questionné sur leurs connaissances des substances psychoactives. Seul le prédicteur d’expérience personnelle de consommation s’est avéré statistiquement significatif. Conclusion : Il est nécessaire d’explorer plus le sujet, considérant que le biais d’excès de confiance au sujet des substances psychoactives est bien présent chez les avocats en droit criminel au Québec. Cela pourrait permettre entre autres de trouver des pistes de solutions et ainsi minimiser l’impact que ce biais peut avoir chez une population plus à risque d’être vulnérable.

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)0.006
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 score0.122
Threshold uncertainty score0.245

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.006
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0030.002
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.000

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 head0.095
GPT teacher head0.387
Teacher spread0.292 · 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
Published2025
Admission routes1
Has abstractyes

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