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Enregistrement W1981791240 · doi:10.1177/0004865814531152

The prison adjustment of Aboriginal offenders

2014· article· en· W1981791240 sur OpenAlexaffabout
Rick Ruddell, Shannon Gottschall

Notice bibliographique

RevueAustralian & New Zealand Journal of Criminology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCriminal Justice and Corrections Analysis
Établissements canadiensCarleton UniversityUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMisconductPrisonEthnic groupCriminologyPsychologyMinor (academic)PsychiatryMedicinePolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examined the misconduct of all 18,075 Aboriginal and non-Aboriginal offenders admitted to Canadian federal prisons between 2006 and 2009. We found that Aboriginal prisoners had a higher involvement in incidents of major and minor misconduct than their non-Aboriginal counterparts. Consistent with prior prison research, younger prisoners, males, and those with higher levels of risk and dynamic needs had higher involvement in misconduct as perpetrators. By contrast, prisoners who had participated in violence reduction or substance abuse programs were involved in fewer incidents. Both gang involvement and victimization were also robust predictors of prison misconduct. These findings can guide the development of programmatic responses to help offenders develop better skills to adjust to their incarceration and successfully reintegrate in the community following release from prison. Consistent with the Statistics Canada (2013) definition, Aboriginal refers to persons who are Status Indians, Métis peoples (people of mixed Indian and other ethnicities) and Inuit peoples (persons from the far North).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,745
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,049
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,296 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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