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Enregistrement W1981828620 · doi:10.1177/17488958020020040201

The socio-legal dynamics and implications of `diversion'

2002· article· en· W1981828620 sur OpenAlexaffabout
Benedikt Fischer, Scot Wortley, Cheryl Marie Webster, Maritt Kirst

Notice bibliographique

RevueCriminal Justice · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCriminal Justice and Corrections Analysis
Établissements canadiensUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPunitive damagesCompromiseConstructiveCriminal justiceCriminologyPoliticsPolitical scienceSociologyPopulationQualitative researchPublic administrationProcess (computing)LawSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article explores the socio-legal dynamics and implications of the `John School' diversion programme for prostitution offenders in Toronto, Canada. The analysis is based on quantitative and qualitative data collected as part of an evaluation study of the programme conducted between 1999 and 2001. The analysis begins by exploring the socio-political forces that have shaped prostitution control in Canada over the last century and ultimately led to the emergence of the `John School' as a reform compromise. The article subsequently investigates the particular role of `victims' discourses within the rationale and practices of the `John School' initiative. It traces the ambiguous nature of the programme's objectives by contrasting its widely promoted `educational' and `constructive' aims with the more punitive qualities that emerge in practice. Drawing from the critical literature on informal justice and diversion, it is evidenced that the programme focuses disproportionately on participants from lower socio-economic classes. Serious questions are also raised with regards to `due process'. Particular attention is given to the requirement by participants to waive basic procedural rights in return for admission in the `John School' programme and the subsequent withdrawal of criminal charges. The degree of `choice' involved in accepting these conditions is evaluated with regard to the specific characteristics of the target population. Policy implications are discussed.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,917
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,275 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations41
Publié2002
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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