Paul Gendreau, Claire Goggin, Glenn Gray
Centre d'études sur la justice pénale
Université du Nouveau-Brunswick
Saint John (N.-B.)
Juin 2000
Les auteurs ont effectué un examen narratif et une méta-analyse du domaine de l'emploi. D'un recensement de soixante-sept études, ils ont pu dégager 200 tailles d'effet liées à la récidive et obtenir une corrélation moyenne avec celle-ci de r = 0,13 pour le domaine de l'emploi. Ce résultat modeste concorde avec celui d'une méta-analyse antérieure où l'emploi était compris dans le domaine des réalisations sociales (r = 0,15). Un examen des valeurs moyennes de r obtenues dans les neuf catégories du domaine de l'emploi a révélé que les catégories instruction et emploi (r = 0,26), besoins en matière d'emploi à la mise en liberté (r = 0,15) et antécédents d'emploi (r = 0,14) sont parmi les prédicteurs les plus puissants. De plus, un dépouillement des recherches a permis de découvrir plusieurs mesures servant à évaluer le construct de l'emploi. Enfin, les auteurs formulent des recommandations précises sur la manière d'améliorer le Système d'identification et d'analyse des besoins des délinquants (SIABD) employé par le Service correctionnel du Canada.
De tous les prédicteurs de la récidive, le domaine de l'instruction et de l'emploi (ci-après dénommé l'emploi) est sans doute celui dont on parle le moins. En effet, il a suscité moins d'intérêt que d'autres prédicteurs telles la classe sociale d'origine, la détresse personnelle ou la personnalité - p.ex., la psychopathie (Gendreau, Little et Goggin, 1996; Gendreau, Goggin et Paparozzi, 1996). 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 (Lipsey et Derzon, 1997; Loeber et Stouthamer-Loeber, 1987; Simourd et Andrews, 1994). 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 (Gendreau, Little et Goggin, 1996). 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 professionnelle (Motiuk, 1996). Dans une autre étude (Zamble, 1993), 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 (Gendreau, Little et al., 1996). Mais, à notre connaissance, seulement deux outils d'évaluation du risque, soit l'Inventaire du niveau de service-révisé, INS-R (Andrews et Bonta, 1995) et le Système d'identification et d'analyse des besoins des délinquants, SIABD (Motiuk, 1993; Motiuk et Brown, 1994), 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. 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. La présente étude a donc pour objet :
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 en 1996 par Gendreau, Little et al. En outre, nous y avons versé des études recueillies récemment lors de deux méta-analyses sur les prédicteurs de la récidive chez les délinquants atteints de troubles mentaux et chez les délinquants sexuels (Bonta, Law et Hanson, 1998; Hanson et Bussière, sous presse). Nous n'avons retenu que les études qui répondaient aux critères suivants :
Pour chaque étude, nous avons enregistré les données suivantes :
Nous avons calculé l'indice de qualité des études à partir des cotes attribuées pour les éléments liés à la qualité de la méthodologie (MÉTH1, MÉTH2, MÉTH10, MÉTH11 et MÉTH12 à l'annexe).
Dans un premier temps, nous avons divisé le domaine prédicteur de l'emploi en neuf catégories constituées des composantes suivantes :
Le procédé suivi pour calculer la taille d'effet aux fins d'études de prédicteurs à déjà été décrit ailleurs (Gendreau, Goggin et Law, 1997; Gendreau, Little et al., 1996. 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 converties celles-ci en r au moyen des formules statistiques nécessaires (Rosenthal, 1991). 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 Olkin (1985, p. 230-232) pour calculer la statistique z±, soit l'estimation pondérée du coefficient r de Pearson, pour chaque catégorie de prédicteurs en divisant la somme de zrs pondérée de chaque catégorie par la somme de la taille de l'échantillon de chaque prédicteur moins trois pour toute la catégorie.
Afin de déterminer l'utilité pratique relative des divers prédicteurs, nous avons appliqué l'indicateur de taille d'effet de langage commun, LC (McGraw et Wong, 1992). 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 socio-économique 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.
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 (Hedges et Olkin, 1985).
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 afin d'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.
Nous avons retenu 67 études se prêtant à la méta-analyse, qui ont produit 200 tailles d'effet. En ce qui concerne les 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 :
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 le Tableau 1 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).
| 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 | |
*p<0,05.
Comme on le voit 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 70 % des cas lorsqu'elle était comparée à la catégorie des besoins en matière d'emploi à la mise en liberté et dans 81 % 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 52 % à 63 % 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 62 % des cas.
| 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 |
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.
| Prédicteur (k) N | M r | IC | M z+ | IC |
|---|---|---|---|---|
| Instruction (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 |
*p < 0,05.
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.
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 (c.-
(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].
Outre lINS-R et le SIABD, nous avons cerné neuf protocoles dévaluation de «lemploi» pouvant être utiles. Il sagit de l'Australia Work Ethic scale, échelle de la morale du travail de lAustralie (Ho et Lloyd, 1984), de l'Awareness of Limited Opportunity, échelle de sensibilisation au caractère restreint des possibilités (Landis, Dinitz et Reckless, 1963), de l'Employment Checklist, échelle de lemploi (Gillis, 1998), de l'Intrinsic Job Motivation Scale, échelle de motivation intrinsèque àlégard dun emploi (Warr, Cook et Wall, 1979), du Maladaptive Behaviour Record, registre des comportements inadaptés (Witherspoon, Jenkins, de Valera et Sanford, 1975), de l'Occupational Self Efficacy Scale, échelle dauto-efficience professionnelle (Fletcher, Hansson et Bailey, 1992), du Value of Employment, échelle de la valeur accordée à lemploi (Andrews, Wormith et Kiessling, 1985), du Work Beliefs Scale, échelle des convictions au sujet du travail (Haller et Miller, 1963) et du Work Involvement Scale, échelle de lengagement à légard du travail (Kanungo,1982).
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, Little et al. en 1996. 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.
Qui plus est, 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 (Cullen, Gendreau, Jarjoura et Wright, 1997). 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 faceà l'emploi produisaient parfois des coefficients r moyens supérieursà 0,20. Citons notamment une étude de suivi àgrande 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 (Gendreau, Grant, Leipciger et Collins, 1979).
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 (Ilacqua, Coulson, Giulekas et Nutbrown, 1995). Et dans leur étude publiée en 1976, Lambert et Madden ont établi des corrélations importantes entre l'emploi et la récidive, alors que Bonta et al., en 1995, ont obtenu des résultats contraires. Nous avons relevé deux études portant sur des Autochtones (Bonta, 1989; Bonta, Pang et Wallace-Capretta, 1997). Pour une raison quelconque, le coefficient r 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.
Le domaine de lemploi du SIABD comprend six composantes principales et dix sous-composantes. La base de données employée pour notre méta-analyse montre quil y a lieu de continuer à utiliser les trois premiers indicateurs de la sous-composante instruction et compétences, cinq des indicateurs de la sous-composante 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 deffet sur le contenu des autres indicateurs liés à lemploi 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.
Lastérisque désigne les études retenues pour la méta-analyse.
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| ENREGISTREMENT | Numéro d'enregistrement de la réimpression | |
| AUTEUR | Auteur de l'étude | |
| ANNE E | Année de l'étude ou du rapport | |
| DECENNIE | Décennie de l'étude ou du rapport | |
| DOCUMENT | Revue, livre, rapport, etc. | |
|---|---|---|
| Valeur | Étiquette | |
| 1 | Revue | |
| 2 | Rapport | |
| 3 | Rapport inédit | |
| 4 | Livre | |
| CODE2 | Codeur | |
| Valeur | Étiquette | |
| 1 | Glenn Gray | |
| 2 | Paul Gendreau | |
| 3 | Claire Goggin | |
| ÉTUDE1 | Publication | |
| Valeur | Étiquette | |
| 1 | oui (revue publiée, livre publié ou livre) | |
| 2 | non | |
| 3 | indéterminable | |
| 9 | données manquantes | |
| ÉCHANTILLON | Âge au moment de l'évaluation initiale | |
| Remarque : Le prédicteur peut être évalué avant que les sujets n'aient atteint dix-huit ans, mais non les données liées à la récidive. | ||
| Valeur | Étiquette | |
| 1 | adolescents (80 % des sujets ont moins de 18 ans) | |
| 2 | adultes (80 % des sujets ont plus de 18 ans) | |
| 3 | âges divers | |
| 9 | données manquantes | |
| ÉCHANTILLON2 | Sexe | |
| Valeur | Étiquette | |
| 1 | hommes (>90 %) | |
| 2 | femmes (>90 %) | |
| 3 | hommes et femmes | |
| 9 | données manquantes | |
| ÉCHANTILLON3 | Origine raciale | |
| Valeur | Étiquette | |
| 1 | Blancs (>90 %) | |
| 2 | Noirs (>90 %) | |
| 3 | Autochtones (>90%) | |
| 4 | autres | |
| 5 | non différencié | |
| 9 | données manquantes | |
| ÉCHANTILLON6 | Niveau de risque | |
| Remarque : Pour être considéré comme établi par l'auteur, le niveau de risque doit avoir été déterminé au moyen d'un protocole d'évaluation actuariel. Ce niveau l'emporte alors sur le niveau de risque établi par l'équipe de recherche du Centre d'études sur la justice pénale (CEJP). | ||
| Valeur | Étiquette | |
| 1 | établi par l'auteur : faible | |
| 2 | établi par l'auteur : élevé | |
| 3 | établi par l'auteur : mixte | |
| 4 | établi par l'équipe du CEJP : faible (‹ = une condamnation,sans incarcération antérieure) | |
| 5 | établi par le CEJP : élevé (› = deux condamnations, incarcérations antérieures) | |
| 6 | établi par le CEJP : mixte | |
| 9 | données manquantes | |
| ÉCHANTILLON7 | Antécédents de violence ou d'infractions sexuelles | |
| Valeur | Étiquette | |
| 1 | un des deux (minimum de 80 %) | |
| 2 | aucun des deux (minimum de 80 %) | |
| 9 | données manquantes | |
| ÉCHANTILLON8 | Type de délinquant | |
| Valeur | Étiquette | |
| 1 | délinquants sexuels (minimum de 80 %) | |
| 2 | atteints de troubles mentaux (minimum de 80 %) | |
| 3 | non différencié | |
| 9 | données manquantes | |
| ÉCHANTILLON9 | Violent ou non | |
| Valeur | Étiquette | |
| 1 | non violents (minimum de 80 %) | |
| 2 | violents (minimum de 80 %) | |
| 3 | non différencié | |
| 9 | données manquantes | |
| PRÉDICTEUR | Variable prédictive | |
| CAT2 | Première catégorisation des prédicteurs | |
| Valeur | Étiquette | |
| 1 | niveau de scolarité | |
| 2 | inadaptation scolaire | |
| 3 | formation durant la probation ou la liberté conditionnelle | |
| 4 | instruction et emploi | |
| 5 | statut socio-économique du délinquant | |
| 6 | situation financière | |
| 7 | situation sur le plan de l'emploi à l'admission | |
| 8 | antécédents d'emploi | |
| 9 | besoins en matière d'emploi à la mise en liberté | |
| CAT3 | Deuxième catégorisation des prédicteurs | |
| Valeur | Étiquette | |
| 1 | instruction | |
| 2 | emploi | |
| 3 | instruction et emploi | |
| class="alignLeft"MÉTH1 | Composition des groupes extrêmes | |
| Valeur | Étiquette | |
| 0 | non (9 à ÉCHANTILLON1, 2 ou 3) | |
| 1 | oui | |
| MÉTH11 | Évaluation et consignation d'issues multiples | |
| Valeur | Étiquette | |
| 0 | non | |
| 1 | oui | |
| 2 | inconnu | |
| MÉTH12 | Données sur la récidive évaluées par des évaluateurs n'ayant pas participé à l'évaluation du prédicteur | |
| Valeur | Étiquette | |
| 0 | non | |
| 1 | oui | |
| QUALITÉ | Qualité globale de l'étude | |
| Remarque : Cote fixée selon les résultats de MÉTH 1, 2, 10, 11 et 12. | ||
| QUALITÉ2 | QUALITÉ2 Le partage pour la qualité globale de l'étude se fait selon la médiane de la cote de qualité. | |
| Valeur | Étiquette | |
| 0 | inférieure ou égale à la médiane | |
| 1 | supérieure à la médiane | |
| MÉTH3 | Durée du suivi | |
| Valeur | Étiquette | |
| 2 | 6 mois -<1 an | |
| 3 | 1 an -<2 ans | |
| 4 | 2 ans - <5 ans | |
| 5 | 5 ans + | |
| 9 | données manquantes | |
| MÉTH4 | Type de récidive | |
| Valeur | Étiquette | |
| 1 | violation des conditions de la probation ou de la libération conditionnelle | |
| 2 | arrestation | |
| 3 | condamnation | |
| 4 | incarcération | |
| 5 | mixte | |
| MÉTH5 | Taille de l'échantillon | |
| NROUI | Nombre de non-récidivistes ÉLEVÉ pour le prédicteur | |
| NRNON | Nombre de non-récidivistes PEU ÉLEVÉ pour le prédicteur | |
| ROUI | Nombre de récidivistes ÉLEVÉ pour le prédicteur | |
| RNON | Nombre de récidivistes PEU ÉLEVÉ pour le prédicteur | |
| TRÉCID | Taux de récidive | |
| MÉTH6 | Test statistique appliqué | |
| Valeur | Étiquette | |
| 1 | r | |
| 2 | chi carré | |
| 3 | t | |
| 4 | F | |
| 5 | p | |
| 6 | % | |
| MÉTH7 | Valeur de la statistique | |
| DEGRÉ | Degrés de liberté | |
| MÉTH8 | Coefficient rde Pearson | |