Enhancing Offender Re-Entry an Integrated Model for Enhancing Offender Re-Entry
Notice bibliographique
Résumé
Notwithstanding diminishing crime rates in many countries, high rates of incarceration continue to engage political and public scrutiny in the management of (increasing) correctional populations. It appears such interest is driven by the competing concerns of fiscal pressures and ideological shifts: essentially lack of funds and, in many jurisdictions, a lean towards more conservative doctrines regarding offender care. Perhaps not completely surprisingly, these two themes can also actually work in harmony. Nowhere is this more apparent than in the United States, where spiralling costs of corrections appear to have seduced politicians to consider less punitive models which, ironically, are more effective at reducing crime and costs. At present, various states have embraced what has often been referred to as the Canadian model, that is, a less punitive and more empirically-grounded rehabilitative approach to addressing crime. Indeed, the number of U.S. citizens involved in the criminal justice system is staggering (7.3 million adults), with approximately 700,000 individuals returning home each year to their communities from prison. Encouragingly, recent legislation and funding such as the Second Chance Act have put a spotlight on offender re-entry. The purpose of this paper is to critically examine how well the field is positioned to meet proffered expectations for re-entry regarding risk reduction and public safety and to debate whether existing conceptualizations of offender change can adequately inform offender re-entry initiatives.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».