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L’emploi chez les délinquants : Résumé de recherche

Dean Jones ¹
Direction de la recherche, Service correctionnel du Canada

Cet article est un résumé de la recherche effectuée par Paul Gendreau, Claire Goggin et Glen Gray, dont les résultats sont présentés dans le Rapport de recherche 90. Pour obtenir une description détaillée de leurs méthodes et instruments de recherche, veuillez consulter le rapport original sur le site Web du Service correctionnel du Canada.

Contexte

De tous les prédicteurs de la récidive, le domaine de l’instruction et de l’emploi (ci-après appelé l’emploi) est sans doute celui dont on parle le moins. En effet, il a suscité moins d’intérêt que d’autres prédicteurs tels la classe sociale d’origine, la détresse personnelle ou la personnalité — p. ex. la psychopathie². On tenait pour acquis que l’emploi était un assez bon prédicteur de la récidive, ce qu’ont confirmé des méta-analyses des recherches portant sur les jeunes contrevenants. Il faut toutefois noter que le domaine de l’emploi, dans ces études, était presque toujours envisagé comme un ensemble d’éléments liés au niveau de scolarité. Par ailleurs, les résultats obtenus pour les jeunes contrevenants trouvent leur écho dans une méta-analyse des recherches d’ordre général sur la prédiction de la récidive chez les adultes. Celle-ci comportait un examen du domaine des réalisations sociales où la plupart des tailles d’effet étaient des prédicteurs liés à l’emploi et à l’instruction. Le domaine des réalisations sociales se classait dans le premier tiers des prédicteurs, derrière les fréquentations, les antécédents criminels, les besoins criminogènes et la personnalité antisociale. Qui plus est, des études portant sur des délinquants adultes des deux sexes ont révélé l’importance primordiale des besoins sur les plans financier, de l’emploi et de la formation professionnelle³. Dans une autre étude⁴, le gain constituait un motif primaire pour le quart des délinquants sujets.

Presque tous les outils d’évaluation du risque de récidive chez les adultes comportent un élément axé sur l’emploi. Mais, à notre connaissance, seulement deux outils d’évaluation du risque, soit l’Inventaire du niveau de service-révisé (INS-R)⁵ et le Système d’identification et d’analyse des besoins des délinquants, SIABD⁶, permettent un examen approfondi du sujet. L’INS-R comporte dix éléments liés à l’emploi et le SIABD, trente-cinq. Vu que dans leur méta-analyse de 1996, Gendreau, Little et al.⁷ ne se sont pas penchés en particulier sur les prédicteurs de la récidive liés au domaine de l’emploi et que l’un des principaux outils d’évaluation employés au sein du système correctionnel, soit le SIABD, fait actuellement l’objet d’une refonte, une nouvelle analyse de la validité prédictive du domaine de l’emploi s’imposait. Cette étude a donc pour objet :

1. d’apporter une mise à jour à la méta-analyse de Gendreau et al. en ce qui touche les éléments liés à l’emploi et à l’instruction inclus dans le domaine des réalisations sociales;
2. de dépouiller les recherches sur les tests psychologiques afin de relever de nouveaux instruments psychométriques qui permettent d’évaluer le construct de l’emploi.

Méthode

Échantillon d’études

À l’aide d’un service de résumés analytiques et suivant une démarche linéaire, nous avons dépouillé des documents publiés entre janvier 1994 et décembre 1997 pour trouver des études pertinentes. Nous avons incorporé ces dernières à la base de données présentée dans la méta-analyse réalisée par Gendreau et al.⁸. En outre, nous y avons versé des études recueillies récemment⁹ lors de deux méta-analyses sur les prédicteurs de la récidive chez les délinquants atteints de troubles mentaux et chez les délinquants sexuels. Nous n’avons retenu que les études qui répondaient aux critères suivants :

1. Les données sur les délinquants devaient avoir été recueillies avant que le critère de récidive n’ait été enregistré. La période de suivi était d’au moins six mois. Si l’étude comportait plusieurs périodes de suivi, nous avons utilisé les données portant sur la période la plus longue.
2. Les études liées à des traitements qui visaient à modifier directement les attitudes ou le comportement des délinquants n’ont pas été retenues.
3. La récidive devait avoir été enregistrée après que le délinquant eut atteint l’âge adulte (18 ans ou plus).
4. Les critères devaient prévoir une catégorie pour l’absence de récidive. Les études où l’on établissait le classement selon qu’il y avait eu plus ou moins d’infractions commises étaient exclues. Les critères étaient l’arrestation, la condamnation, l’incarcération et la violation des conditions de la libération conditionnelle ou de la probation.
5. Les données statistiques des études retenues devaient pouvoir être converties en une taille métrique ou une taille d’effet courante (c.-à-d. le coefficient r de Pearson).

Plan et protocole

Codage des études

Pour chaque étude, nous avons enregistré les données suivantes :

1. les caractéristiques de l’étude : si elle était publiée ou inédite, la décennie de publication;
2. les caractéristiques de l’échantillon : l’âge, le sexe et l’origine raciale, les types de délinquants, le niveau de risque établi à l’évaluation initiale et les antécédents de crimes de violence;
3. la méthodologie de l’étude : l’importance de l’échantillon, les types de critères de résultat, la durée du suivi, la composition des groupes extrêmes, la perte de sujets, la précision de la description des sujets, l’évaluation et la consignation de résultats multiples quant à la récidive et l’évaluation des données sur la récidive par des évaluateurs n’ayant pas participé à l’évaluation des prédicteurs.

Catégories de prédicteurs

Dans un premier temps, nous avons divisé le domaine prédicteur de l’emploi en neuf catégories constituées des composantes suivantes :

1. antécédents d’emploi — chômage fréquent, congédiements, expériences professionnelles sporadiques;
2. besoins en matière d’emploi à la mise en liberté — absence de projet de recherche d’emploi, faible motivation à l’égard de l’emploi;
3. situation sur le plan de l’emploi à l’admission — sans emploi à l’admission, pas employé avant l’incarcération;
4. situation financière — mauvaise gestion financière, graves difficultés financières, faible revenu;
5. instruction et emploi — domaine de l’instruction et de l’emploi de l’INS-R, formation scolaire ou professionnelle;
6. niveau de scolarité — peu d’années de scolarité, niveau inférieur à la douzième année, mauvais résultats scolaires;
7. inadaptation au milieu scolaire — exclusion temporaire ou définitive de l’école, manquements à la discipline.

Calcul de la taille d’effet

Le procédé suivi pour calculer la taille d’effet aux fins d’études de prédicteurs à déjà été décrit ailleurs¹⁰. Nous pouvons donc nous contenter d’indiquer que les coefficients de corrélation produit-moment de Pearson (r) ont été établis pour tous les prédicteurs de chaque étude où il existait un rapport numérique avec un critère. Dans le cas d’études présentant des statistiques autres que le coefficient r de Pearson, nous avons converti celles-ci en r au moyen des formules statistiques nécessaires. Lorsqu’une valeur de p supérieure à 0,05 était la seule statistique présentée, nous avons attribué un coefficient r de 0,0.

Nous avons ensuite transformé les corrélations ainsi obtenues selon la table de Fisher. Après quoi, nous avons suivi le procédé décrit par Hedges et Olkin¹¹ pour calculer la statistique z±, soit l’estimation pondérée du coefficient r de Pearson, pour chaque catégorie de prédicteurs en divisant la somme de z_rs pondérée de chaque catégorie par la somme de la taille de l’échantillon de chaque prédicteur moins trois pour toute la catégorie.

Pour déterminer l’utilité pratique relative des divers prédicteurs, nous avons appliqué l’indicateur de taille d’effet de langage commun, LC¹². Cet indicateur permet de convertir la taille d’effet en la probabilité que la valeur d’une relation entre critère et prédicteur, prise au hasard de la distribution d’une catégorie (p. ex. l’instruction et l’emploi), sera supérieure à la valeur tirée d’une autre distribution (p. ex. le statut socioéconomique du délinquant). Pour calculer l’indicateur de langage commun (LC), il faut des écarts-types et des écarts moyens. Ainsi, LC ne peut s’appliquer à la statistique z±, faute de variance.

Tests de signification

Pour établir quelles catégories de prédicteurs prédisaient des critères avec des valeurs significativement différentes de zéro, nous avons multiplié les valeurs moyennes de z± de chaque groupe par (N – 3k)2, où N = le nombre de sujets par catégorie de prédicteurs et k = le nombre de prédicteurs par catégorie.

Nous avons également appliqué l’analyse unilatérale de la variance ainsi que le test de Student-Newman-Keuls en utilisant le coefficient r de Pearson pour évaluer les différences dans la relation entre les variables modératrices (durée du suivi, caractéristiques des études, etc.) et les critères de résultat. L’indicateur de langage commun (LC) n’a pas fait l’objet de tests de signification.

Résultats

Caractéristiques des études

Nous avons retenu 67 études se prêtant à la métaanalyse, qui ont produit 200 tailles d’effet. Quant aux variables pour lesquelles au moins 50 % des études fournissaient des données sur les caractéristiques de l’étude et de l’échantillon, les résultats étaient les suivants : 82 % des tailles d’effet provenaient d’études portant sur des hommes seulement ou sur des sujets des deux sexes; 76 % des tailles d’effet se rapportaient à des échantillons d’adultes ou des échantillons mixtes de jeunes et d’adultes; 69 % des études avaient été réalisées dans les années 1980 ou 1990; 62 % des tailles d’effet se rapportaient à des sujets présentant différents niveaux de risque; 16 % des tailles d’effet se rapportaient à des délinquants ayant des antécédents d’infractions sexuelles ou avec violence; 91 % des tailles d’effet provenaient d’études dont la période de suivi était d’un an ou plus; dans 75 % des cas, l’issue comprenait la condamnation, l’incarcération, ou les deux; 82 % des tailles d’effet se rapportaient à des cas de récidive sans violence.

Méta-analyse : validités prédictives

Les 67 études ont produit 200 tailles d’effet ou corrélations individuelles entre un prédicteur lié à l’emploi ou à l’instruction et la récidive. Les prédicteurs se divisaient en neuf catégories (voir le Tableau 1). Il faut interpréter ce Tableau de la façon suivante. En partant de la gauche à la première ligne, on constate que la catégorie des antécédents d’emploi a produit 34 tailles d’effet regroupant 23 415 délinquants. La corrélation moyenne (Mr) était de 0,14 et l’intervalle de confiance (IC) pour le coefficient r moyen variait entre 0,11 et 0,17. Le coefficient r moyen pondéré (Mz+) pour la même catégorie était de 0,18 et son IC variait entre 0,17 et 0,19. Chacune des neuf catégories de prédicteurs avait un pouvoir de prédiction de la récidive nettement supérieur à zéro.

Pour le coefficient r moyen, il n’y avait pas de chevauchement entre les IC de la catégorie des prédicteurs liés à l’instruction et à l’emploi et ceux des catégories de prédicteurs 6 et 8. Pour les catégories des prédicteurs 1, 3, 4 et 9, nous avons constaté un léger chevauchement. Dans le cas du coefficient r pondéré (z+), il n’y avait pas de chevauchement entre la catégorie des prédicteurs liés aux besoins en matière d’emploi à la mise en liberté et les catégories de prédicteurs 3 à 5 et 6 à 7. La baisse des valeurs d’un coefficient r moyen de 0,26 au coefficient z+ moyen de 0,10 pour la catégorie des prédicteurs liés à l’instruction et à l’emploi s’expliquait par le fait que trois des tailles d’effet du groupe correspondaient à des échantillons importants et produisaient des corrélations faibles avec le critère (r < 0,12).

Comme on peut le voir au Tableau 2, (indicateurs de taille d’effet de langage commun, LC), la catégorie des prédicteurs liés à l’instruction et à l’emploi produisait des corrélations plus fortes que les autres catégories, dans 66 % des cas lorsqu’elle était comparée à la catégorie des besoins en matière d’emploi à la mise en liberté et dans 83 % des cas lorsqu’elle était comparée à la catégorie du statut socio-économique. La catégorie des besoins en matière d’emploi à la mise en liberté produisait des corrélations plus fortes que sept autres catégories dans 55 % à 68 % des cas. Parmi les deux catégories de prédicteurs liés à la scolarité, celle de l’inadaptation scolaire produisait des corrélations plus fortes que celle du niveau de scolarité dans 61 % des cas.

Tableau 1

Tailles d’effet moyennes pour les premières catégories de prédicteurs : première catégorisation
Prédicteur (k)	N	M r	IC	M z+	IC
1. Antécédents d’emploi (34)	23 415	0,14(0,10)	0,11 à 0,17	0,18*	0,17 à 0,19
2. Besoins en matière d’emploi à la mise en liberté (16)	4 961	0,15(0,12)	0,09 à 0,21	0,19*	0,16 à 0,22
3. Situation sur le plan de l’emploi à l’admission (28)	12 990	0,11(0,13)	0,06 à 0,16	0,10*	0,08 à 0,12
4. Situation financière (27)	14 457	0,13(0,10)	0,09 à 0,17	0,10*	0,08 à 0,12
5. Instruction et emploi (20)	9 142	0,26(0,18)	0,18 à 0,34	0,10*	0,08 à 0,12
6. Niveau de scolarité (60)	37 245	0,10(0,10)	0,07 à 0,12	0,10*	0,09 à 0,11
7. Inadaptation scolaire (15)	11 822	0,14(0,08)	0,10 à 0,19	0,11*	0,09 à 0,13
Total (200)	114 032	0,13(0,12)	0,12 à 0,15	0,12*	0,11 à 0,13
Remarque : k = taille d’effet par catégorie de prédicteurs; N = nombre de sujets par catégorie de prédicteurs; Mr = coefficient r moyen de Pearson (ET); Mz + = [(zr)x(n – 3)] ÷ (n – 3)1⁄2] où n = nombre de sujets par taille d’effet; IC = intervalle de confiance pour le coefficient r moyen de Pearson et le coefficient z + moyen.
*p <0,05.

 

Tableau 2

Indicateurs de taille d’effet de langage communa
	BL	IS	AE	F	SE	FL	NS	SSE
IE	66	73	71	73	74	78	81	83
BL		56	55	57	59	64	58	68
IS			51	52	54	61	61	63
AE				52	55	60	62	64
F					53	58	59	61
SE						55	56	58
FL							50	52
NS								52
a Indicateur de taille d’effet de langage commun pour les coefficients r moyens. Les catégories de prédicteurs sont classés à gauche selon le nombre de comparaisons favorables. IE = instruction et emploi; BL = besoins en matière d’emploi à la mise en liberté; IS = inadaptation scolaire; AE = antécédents d’emploi; F = situation financière; SE = situation sur le plan de l’emploi à l’admission; FL = formation durant la probation ou la liberté conditionnelle; NS = niveau de scolarité; SSE = statut socio-économique du délinquant.

 

Tableau 3

Tailles d’effet moyennes pour les catégories de prédicteurs : deuxième catégorisation
Prédicteur (k)	N	M r	IC	M z+	IC
Education (75)	49 067	0,11 (0,10)	0,08 à 0,13	0,11*	0,10 à 0,11
Emploi (105)	55 823	0,13 (0,11)	0,11 à 0,15	0,14*	0,14 à 0,16
Instruction et emploi (20)	9 142	0,26 (0,18)	0,18 à 0,34	0,10*	0,08 à 0,12
Total (200)	114 032	0,13 (0,12)	0,12 à 0,15	0,12*	0,12 à 0,13
Remarque : k = taille d’effet par catégorie de prédicteurs; N = nombre de sujets par catégorie de prédicteurs; Mr = coefficient r moyen de Pearson (ET); Mz + = [(zr)x(n – 3)] ÷ (n – 3)1⁄2] où n = nombre de sujets par taille d’effet; IC = intervalle de confiance pour le coefficient r moyen et le coefficient z + moyen.
*p <0,05.

 

Ensuite, nous avons regroupé les prédicteurs du Tableau 1 sous trois catégories : l’instruction, l’emploi, et l’instruction et l’emploi combinés. Voir les résultats au Tableau 3.

Pour le coefficient r moyen, il n’y a pas de chevauchement entre l’IC de la catégorie de l’instruction et de l’emploi et ceux des deux autres groupes. En ce qui concerne les coefficients z+ moyens pondérés, il n’y a pas non plus de chevauchement, pour les IC, entre la catégorie de l’emploi et celle de l’instruction ou celle de l’instruction et de l’emploi combinés.

L’indicateur LC a révélé que la catégorie de l’instruction et de l’emploi confondus produisait des corrélations plus fortes avec le critère que ne le faisaient les catégories de l’instruction ou de l’emploi, dans 74 % et 79 % des cas respectivement.

Méta-analyse : modérateurs

L’analyse de la relation entre la taille d’effet moyenne par catégorie de prédicteurs (k = 9) et les modérateurs des études a été effectuée, sans résultats notables. La taille d’effet moyenne n’a pas varié, notamment, en fonction des descripteurs employés (c.-à-d. revue scientifique, rapport, livre, ouvrage publié ou inédit, décennie de l’étude), ni selon les caractéristiques démographiques des délinquants (âge, origine raciale et sexe). Pour toutes les comparaisons, F < 1.

En ce qui a trait aux caractéristiques des études, le niveau de risque des sujets des échantillons (risque élevé, faible ou échantillons mixtes) n’a eu aucune incidence sur la valeur de la taille d’effet moyenne [F (2,190) ≤ 1]. Étant donné le nombre restreint de tailles d’effet pour certains groupes de délinquants (délinquants sexuels (k = 30), délinquants atteints de troubles mentaux (k = 16), autres (k = 168)), nous n’avons pas tenté de comparer les tailles d’effet moyennes. La distribution asymétrique des tailles d’effet pour les délinquants ayant des antécédents de violence (k = 34) contre ceux qui n’en avaient pas (k = 167), nous a également empêché d’approfondir l’analyse à cet égard.

Nous avons étudié plusieurs variables méthodologiques, dont un indice de qualité composé. Or, aucune n’était liée de façon significative à la taille d’effet, à une exception près. C’est-à-dire que les tailles d’effet associées à une description suffisante des sujets (précisions sur l’âge, l’origine raciale et le sexe) se sont révélées sensiblement moins importantes que celles produites dans des études où les données démographiques n’étaient pas fournies [F(1,206) = 7,63, p<0,05].

De plus, les tailles d’effet d’études dont la période de suivi était inférieure ou égale à deux ans (r = 0,15), ou supérieure à cinq ans (r = 0,15) étaient sensiblement plus grandes que les tailles d’effet d’études ayant une période de suivi de durée « moyenne » (r = 0,10) [F(2,206) = 4,28, p<0,05]. De façon analogue, les tailles d’effet moyennes associées à la violation des conditions de la liberté conditionnelle ou de la probation (r = 0,19) ou à l’incarcération (r = 0,19) étaient nettement supérieures aux tailles d’effet observées pour les autres critères liés à l’issue [F(4,189) = 5,63, p<0,05].

Protocoles d’évaluation

Outre l’INS-R et le SIABD, nous avons cerné neuf protocoles d’évaluation de « l’emploi » pouvant être utiles. Il s’agit de l’Australia Work Ethic Scale (Échelle de la morale du travail de l’Australie), de l’Awareness of Limited Opportunity (Échelle de sensibilisation au caractère restreint des possibilités), de l’Employment Checklist (Échelle de l’emploi), de l’Intrinsic Job Motivation Scale (Échelle de motivation intrinsèque à l’égard d’un emploi), du Maladaptive Behaviour Record (registre des comportements inadaptés), de l’Occupational Self Efficacy Scale (Échelle d’auto-efficience professionnelle), du Value of Employment (Échelle de la valeur accordée à l’emploi), de la Work Beliefs Scale (Échelle des convictions au sujet du travail) et de la Work Involvement Scale (Échelle de l’engagement à l’égard du travail).

Analyse

Cette méta-analyse a confirmé l’utilité du domaine prédicteur de l’emploi. Les tailles d’effet moyennes, pour le coefficient r moyen, tant pondérées que non pondérées, étaient respectivement de 0,13 et 0,12, ce qui est presque identique aux résultats obtenus pour le domaine prédicteur des réalisations sociales dans la méta-analyse réalisée par Gendreau et al.¹³. Dans cette dernière, 67 % des tailles d’effet du domaine des réalisations sociales (k = 112) se trouvaient dans la catégorie de l’emploi qui a produit un coefficient r moyen de 0,15 et une valeur z+ de 0,13. Comme la base de données de cette étude englobe 200 tailles d’effet et 114 032 délinquants, le pouvoir du domaine de l’emploi comme prédicteur modérément fort de la récidive semble fermement établi.

Des recherches ultérieures pourraient révéler que l’étude actuelle a sous-estimé le pouvoir prédictif du domaine de l’emploi. Jusqu’ici, quand on posait des questions liées à l’emploi aux fins d’une évaluation du risque, on se contentait de données de base sur le niveau de scolarité ou les antécédents d’emploi. Or, il faudrait se pencher davantage sur les valeurs, les croyances et le degré de satisfaction des délinquants en ce qui touche l’emploi et l’acquisition de compétences connexes. En fait, nous préconisons qu’un intérêt plus vif soit porté au domaine de l’emploi, comme on le prône pour la conceptualisation du quotient intellectuel des délinquants. À l’appui de cette opinion, signalons qu’un examen de notre base de données a révélé que les quelques éléments servant à évaluer, entre autres, le travail non valorisant et la faible motivation face à l’emploi, produisaient parfois des coefficients r moyens supérieurs à 0,20. Citons notamment une étude de suivi à grande échelle portant sur des délinquants où une mesure des croyances sur le plan de l’emploi, mise en regard d’autres catégories de prédicteurs, a produit les corrélations les plus fortes avec la récidive.

Signalons enfin que notre base de données renfermait très peu d’études portant sur des échantillons composés de femmes ou d’Autochtones. De plus, les études portant sur des femmes que nous avons examinées se contredisaient. Dans l’une d’elles, par exemple, le domaine de l’emploi était un prédicteur significatif de la récidive et les résultats étaient semblables à ceux obtenus pour les hommes. Et dans leur étude, Lambert et Madden¹⁴ ont établi des corrélations importantes entre l’emploi et la récidive, alors que Bonta et al.¹⁵ ont obtenu des résultats contraires. Nous avons relevé deux études portant sur des Autochtones¹⁶. Pour une raison quelconque, le coefficient moyen était plus fort chez les non- Autochtones que chez les Autochtones (r = 0,26 contre 0,18). Manifestement, il faudrait pousser bien davantage les recherches pour ce qui est du sexe et de l’origine raciale.

Recommandations concernant le SIABD

Le domaine de l’emploi du SIABD comprend six composantes principales et dix sous-composantes. La base de données employée pour notre méta-analyse montre qu’il y a lieu de continuer à utiliser les trois premiers indicateurs de la sous-composante instruction et compétences, cinq des indicateurs de la souscomposante antécédents et tous les indicateurs des sous-composantes renvoi ou départ, gain économique et antécédents (de la composante principale interventions). Malheureusement, cette méta-analyse ne renfermait pas de tailles d’effet sur le contenu des autres indicateurs liés à l’emploi du SIABD.

Les recommandations qui suivent concernent des révisions à apporter éventuellement au domaine de l’emploi du SIABD et se fondent, d’une part, sur notre expérience et, d’autre part, sur les résultats de la méta-analyse :

1. On devrait continuer à utiliser les indicateurs susmentionnés, un jumelage judicieux pouvant toutefois être utile (p. ex. choisir soit « moins de la 8e année » ou « moins de la 10e année »). Il faudrait également examiner s’il est bien nécessaire d’inclure 35 indicateurs dans le domaine de l’emploi.
2. Il faudrait ajouter un énoncé ou deux aux facteurs liés à l’inadaptation scolaire.
3. Nous avons recensé une foule d’énoncés utiles sur « l’emploi » dans certains des protocoles d’évaluation. Il faudrait songer sérieusement à adapter plusieurs des énoncés inclus dans les échelles suivantes : l’échelle de la morale du travail de l’Australie, l’échelle de motivation intrinsèque à l’égard d’un emploi, l’échelle d’auto-efficience professionnelle, l’échelle des convictions au sujet du travail et l’échelle de l’engagement à l’égard du travail.
4. Notre dernière recommandation prête à controverse. Le raisonnement, certes ténu, est le suivant. Le domaine de l’emploi est un prédicteur utile de la récidive. De bonnes compétences sur le plan de l’emploi sont nécessaires pour réussir sa réinsertion sociale. Un volume considérable de recherches a déjà démontré que le meilleur prédicteur du succès au travail était de loin la Batterie générale de tests d’aptitudes. Néanmoins, ces mesures pourraient fournir de l’information susceptible d’aider grandement au processus de gestion des cas en ce qui a trait à la réadaptation des délinquants. ■

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1 340, avenue Laurier Ouest, Ottawa (Ontario) K1A 0P9
2 GENDREAU, P., LITTLE, T. et GOGGIN, C. « Ameta-analysis of the predictors of adult offender recidivism: What works! », Criminology, vol. 34, 1996, p. 575-607. Voir aussi GENDREAU, P., GOGGIN, C. et PAPAROZZI, M. « Principles of effective assessment for community corrections », Federal Probation, vol. 60, 1996, p. 64-70.
3 MOTIUK, L. L. Assessment methods in corrections, Austin (Texas), 1996. Communication présentée à la réunion de l’International Community Corrections Association.
4 ZAMBLE, E. « Élargissement de l’enquête sur la récidive : étude des influences dynamiques », Forum, Recherche sur l’actualité correctionnelle, vol. 5, 1993, p. 27-30.
5 ANDREWS, D.A. et BONTA, J. LSI-R: The level of service inventory — revised, Toronto, Multi-Health Systems, 1995.
6 MOTIUK, L. L. « Le point sur la capacité d’évaluer le risque », Forum, Recherche sur l’actualité correctionnelle, vol. 5, 1993, p. 14-18. Voir aussi MOTIUK, L. L. et BROWN, S. L. La validité des processus de détermination et d’analyse des besoins des délinquants dans la collectivité, Rapport 34, 1993, Ottawa ON, Direction de la recherche et de la statistique, Service correctionnel du Canada.
7 Op.cit., GENDREAU et al., 1996.
8 Op.cit., GENDREAU et al., 1996.
9 BONTA, J., LAW, M. et HANSON, K. « The prediction of criminal and violent recidivism among mentally disordered offenders: Ameta-analysis », Psychological Bulletin, vol. 123, 1998, p. 123-142.
10 GENDREAU, P., GOGGIN, C. et LAW, M. « Predicting prison misconducts », Criminal Justice and Behavior, vol. 24, 1997, p. 414-431.
11 HEDGES, L. V. et OLKIN, I. Statistical methods for meta-analysis, San Diego, Academic Press, 1985.
12 McGRAW, K. O. et S. WONG, S. P. « Acommon language effect size », Psychological Bulletin, vol. 111, 1992, p. 361-365.
13 Op.cit., GENDREAU et al., 1996.
14 LAMBERT, L. R. et MADDEN, P. G. « The adult female offender: The road from institution to community life », Canadian Journal of Criminology and Corrections, vol. 18, 1976, p. 3-15.
15 BONTA, J., PANG, B. et WALLACE-CAPRETTA, S. « Les prédicteurs de la récidive chez les délinquantes incarcérées », Prison Journal, vol. 75, 1995, p. 277-294.
16 BONTA, J. « Native inmates: Institutional response, risk and needs », Revue canadienne de criminologie, vol. 31, 1989, p.49-61.

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