Collateral Consequences of Criminal Convictions: Confronting Issues of Race and Dignity
Notice bibliographique
Résumé
This article explores the racial dimensions of the various collateral consequences that attach to criminal convictions in the United States. The consequences include ineligibility for public and government-assisted housing, public benefits and various forms of employment, as well as civic exclusions such as ineligibility for jury service and felon disenfranchisement. To test its hypothesis that these penalties, both historically and contemporarily, are rooted in race, the article looks to England and Wales, Canada and South Africa. These countries have criminal justice systems similar to the United States’, have been influenced significantly by United States’ criminal justice practices in recent years, have turned to increasingly punitive punishment schemes and have histories of disproportionately incarcerating people of color. This article is the first that offers a detailed comparative examination of collateral consequences. The examination finds that the consequences in the United States are harsher and more pervasive than those in these other countries. It also shows that Canada and South Africa have articulated broad dignity protections for incarcerated and formerly incarcerated individuals that are influenced by human rights notions of rights and privileges. Canada, in particular, has employed mechanisms to ease racial disparities in incarceration. Drawing lessons from these countries, the article offers steps to ease the legal burdens placed on individuals with criminal records in the United States, as well as to lessen the disproportionate impact these post-sentence consequences have on individuals and communities of color.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,013 |
| Communication savante | 0,005 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».