Abstracts
RÉSUMÉ
Cet article se base sur une analyse comparative des interpellations enregistrées par la police et des délits admis par un échantillon de toxicomanes adultes dans le cadre d'un sondage de délinquance autoreportée. La moyenne d'âge des membres de l'échantillon (N=491 dont 135 femmes) est de 31 ans. Il s'agit de toxicomanes qui étaient très engagés dans la délinquance avant de participer aux essais suisses de prescription d'héroïne. Différents concepts de validité sont testés, à savoir La validité de contenu (qui comprend la validité apparente et la validité logique) et la validité concourante (qui comprend la validité pour groupes différents et la validité corrélationnelle). L'analyse montre que ce n'est pas tellement le nombre de délits commis qui détermine le risque de se faire interpeller par la police, mais plutôt la diversité et la gravité de ces délits. Elle montre également que, dans le contexte étudié, le sondage de délinquance autoreportée s'avère être un indicateur valide de La criminalité. En fait, le sondage offre plus d'information et permet de déceler un plus grand nombre de délin- quants et de délits que les données de police.
ABSTRACT
This paper is based on a comparison of self-reported delinquency and police recorded contacts for a sample of adult drug-addicts. The average age of the sample (N=491 of which 135 are females) is thirty-one. The members of the sample were heavily involved in delinquency before entering a heroin prescription program in Swit- zerland. Different concepts of validity are tested, namely content validity (including face validity and logical validity) and concurrent validity (including known-group validity and correlational validity). The results show that the risk of having a police contact is explained better by the variety and the seriousness of the offences than by the number of offences. They also show that the self-report method can produce valid results in this particular context. Moreover, self-reports seem to measure the amount and patterns of delinquent behavior more accurately than official data.
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