28. Community-Based Research: Learning About Attitudes Towards the Criminal Justice System
Notice bibliographique
Résumé
Research points to the pedagogical value of an engaged and community service-learning approach to developing understanding of course content (Astin, Vogelgesang, Ikeda, & Yee, 2000). To help students achieve a better understanding of how the discipline of psychology contributes to the discipline of law, some students in a second year psychology class participated in a community-based research project, partnering with the Elizabeth Fry Society and the John Howard Society. The objective of the study was to determine whether there are differences in attitudes towards the criminal justice system between individuals who have, and have not, been in conflict with the law. The student-researchers interviewed men and women from the John Howard and Elizabeth Fry Societies, who had been in conflict with the law, regarding their attitudes toward the criminal justice system, and compared their responses to those given by undergraduate psychology students who did not participate as student-researchers in the project. Responses revealed some commonalities (e.g., recommendations to change sentencing practices) as well as differences (e.g., satisfaction with the justice system). The students wrote a research report describing the findings of the study as well as their reflections on their experience. In addition to the positive feedback received from the community organizations, the students participating in the project reported that they found it to be a positive, enriching, and rewarding experience.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,028 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,035 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».