Détermination du potentiel de mise en liberté au sein des services correctionnels roumains

Faits saillants de la recherche: Les révisions algorithmiques proposées peuvent permettre de réduire le nombre d’éléments et d’améliorer de façon importante l’exactitude prédicative

Les services correctionnels de la Roumanie (SCR) ont élaboré une approche d’évaluation intégrée pour identifier les candidats ayant un bon potentiel de décisions de mise en liberté. Après un examen psychométrique d’une équation algorithmique initiale, il a été déterminé que des gains en efficience et des améliorations prédicatives pouvaient être réalisés. Par conséquent, une équation révisée a été dérivée d’une série limitée d’éléments qui, une fois notés et regroupés, pouvaient produire des estimations améliorées de la probabilité des décisions de mise en liberté. Dans le cadre de la présente étude, les équations initiale et révisée pour la fiabilité, la validité prédicative et l’utilité pratique des mesures pour les délinquants roumains condamnés ont été examinées.

Les données ont été extraites de la base de données automatisée du SCR. Les renseignements complets liés aux données démographiques, aux antécédents criminels, au rendement en incarcération et à l’emploi dans la collectivité étaient accessibles pour 5 637 délinquants ayant enregistré une décision de mise en liberté en 2016. Parmi ceux-ci, 3,5 % (200) étaient des femmes et 96,5 % (5 437) étaient des hommes. Environ 25 % des membres du groupe visé ont fait l’objet d’une décision de mise en liberté.

Une équation algorithmique révisée a été dérivée de neuf éléments distincts en un système de notation dans le but de produire des estimations de la probabilité des décisions de mise en liberté. Chaque élément est une mesure des données démographiques (études), des antécédents criminels (comportement délinquant à l’âge adulte précédent, groupes d’infractions et durée de la peine), du rendement en incarcération (sanctions, crédits acquis/perdus, hausses du niveau de sécurité) et des activités d’emploi dans la collectivité jugées comme étant statistiquement associées aux décisions et notes obtenues grâce à la méthode de Burgess. Cette méthode applique des notes positives à des éléments individuels, selon les différences entre les éléments approuvés et les décisions au sein de la population sur les taux de mise en liberté. Un simple résumé des notes accordées aux éléments donne un total possible se situant entre 0 et +32. Dans cette étude, les notes totales pour l’équation révisée se situaient entre 2 et 31 (moyenne = 15,1, SD = 5,9).

Pour évaluer l’uniformité interne de l’algorithme révisé, le coefficient de fiabilité alpha de Cronbach a été utilisé. Les alphas normalisé et brut étaient de 0,65 et 0,67, respectivement. Les simples coefficients de corrélation de Pearson ont montré un lien important (toutes les p < 0,0001) entre les neuf éléments et les décisions d’accorder la mise en liberté [crédits perdus r = 0,31, sanctions imposées r = 0,29, comportement délinquant à l’âge adulte précédent r = 0,28, type d’infraction r = 0,22, études r = 0,20, crédits acquis r = 0,20, hausse du niveau de sécurité r = 0,20, emploi dans la collectivité r = 0,14 et durée de la peine r = 0,13]. Un sommaire des notes totales de l’algorithme révisé a montré un lien plus solide avec les décisions de mise en liberté (r = 0,43, p < 0,0001) que la version initiale (r = 0,18, p < 0,0001).

La Courbe de la fonction d’efficacité du récepteur (CFER) a été utilisée pour calculer les vraies cotes positives et les fausses cotes positives pour l’algorithme initial et révisé. Lors de cette étude, les résultats de la Surface sous la courbe (SSC) ont montré que l’algorithme révisé était statistiquement significatif et robuste à 0,808, tandis que l’algorithme initial était plus faible à 0,575.

Les résultats montrent que l’algorithme révisé comportant une série d’éléments restreinte était fiable sur le plan interne et qu’il permettait de définir de façon exacte les mises en liberté au sein de la population carcérale roumaine. L’étude offre une échelle algorithmique valide dont les cotes peuvent être automatiquement calculées à partir de l’information accessible. Finalement, l’utilité de l’algorithme révisé pourrait être élargie pour aider à la réinsertion réussie des délinquants dans la collectivité.

Vous pouvez joindre par courriel la Direction de la recherche à l’adresse recherche@csc-scc.gc.ca ou communiquer avec nous par téléphone au 613-995-3975.

Vous pouvez aussi consulter la section Publications de recherche pour obtenir une liste complète des publications de recherche et des résumés d’une page.

Préparé par : Larry Motiuk et Leslie-Anne Keown