The effects of prison program participation on recidivism of ex-offenders in Mississippi
Notice bibliographique
Résumé
Correctional education research strongly suggests that an increase in inmates' education will reduce recidivism rates. This study utilized logistic regression techniques to investigate the effects of prison education program participation on recidivism and employment rates. Using this method made it possible to conclude that inmates who participated in prison intervention/educational programs were significantly less likely to recidivate. The purpose of this study was to identify to what extent the Mississippi Department of Corrections' (MDOC's) intervention/educational programs reduce recidivism. The pre-existing data used were historical information collected as part of a longitudinal study on Mississippi inmates since 2000. The data were transferred every quarter to the National Strategic Planning and Analysis Research Center (nSPARC) for management and analysis. Initial tests found that several variables had a relationship with recidivism. The findings in this study suggest that ex-offenders who completed an education/vocational program or completed a counseling program were 87% ( p < 0.001), 9.9% (p < 0.005), respectively, less likely to recidivate than those ex-offenders who did not participate in any type of education or intervention program. The results also suggest that ex-offenders who enrolled in but did not complete an education/vocational program were 10% (p < 0.005) less likely to recidivate than those ex-offenders who did not participate in any type of education or intervention program. Recommendations that result from these findings include an increase in the number and quality of intervention/educational programs in Mississippi prisons. Policies could be suggested and/or implemented that would reduce the number of people who violate the law upon their re-entry into society.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».