Data · dataset · 2024
Programme de déclaration uniforme de la criminalité [Canada] [B2020]
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Le Centre canadien de la statistique juridique (CCSJ), en collaboration avec les services de police, recueille des données sur les actes criminels déclarés par la police dans le cadre du Programme de déclaration uniforme de la criminalité (DUC).
Description
Le Programme DUC a pour objet de mesurer la fréquence des crimes dans la société canadienne ainsi que leurs caractéristiques. Les données DUC font état des crimes signalés qui ont été confirmés par la police.
L'information recueillie au moyen du programme comprend le nombre d'affaires criminelles, le classement de ces affaires, et des renseignements sur les personnes accusées. Le Programme DUC fournit un dossier historique permanent de statistiques sur la criminalité et sur l'application des règlements de la circulation déclarées par tous les organismes de police du Canada depuis 1962. En 1988, une nouvelle version de l'enquête a vu le jour, DUC 2, baptisée Enquête sur la déclaration uniforme de la criminalité basée sur l'affaire, dans laquelle des microdonnées sur les caractéristiques de l'affaire, des victimes et des accusés sont saisies.
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Les données provenant du Programme DUC fournissent à la communauté policière des renseignements clés pour l'analyse de la criminalité, la planification des ressources et l'élaboration de programmes. Les administrations municipales et provinciales se servent des données pour faciliter la prise de décisions concernant la répartition des ressources policières, la définition de normes provinciales, et l'établissement de comparaisons avec d'autres services et provinces.
Les services de police sont censés réviser l'information fournie précédemment s'ils obtiennent des renseignements supplémentaires (p. ex., une autre accusation a été portée contre le contrevenant pour une affaire déjà déclarée)
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- DOI doi.org/10.5683/sp3/q2jjjo ↗
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Topics
- Stated by source
- Social Sciences
- From keywords
- Social Science
Provenance · 1 source records, 8 field assertions
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| Borealis | doi:10.5683/SP3/Q2JJJO | 10 d ago | JSON v1 |
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