Drug Offense Recidivism among Female Inmates
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this qualitative study was to investigate drug offense recidivism among female inmates for which data were collected from in-depth interviews with 18 female inmates of Nakhon Si Thammarat Central Prison, and informal interviews with prison officers or warders. Logical context description was employed to analyze content by comparing theoretical concepts with other related studies.The findings of the study revealed that the recidivism among female inmates would never end if they still had arduous living conditions with burdens of raising children without help from relatives. Most of them were not well educated and were easily cheated by males who were their boyfriends or husbands. It could be because they wanted love, good future, good family, and a lot of money, so they inevitably chose to commit offenses either with or without intention. Most of the female inmates did not learn their lesson if the penalties were not severe. Some of them were granted a royal pardon, which was deemed the best thing that could happen in the life of any inmate, however, they were not afraid of reoffending-even though whilst in prison they intended not to have anything to do with drugs again. Nevertheless, when they returned to the same environments, their way of life and people around them made them repeat their offenses. The results of this study would be useful for related individuals and organizations in forming policy and designating preventive measures, and solving the problem of recidivism so that inmates would become good people and would not repeat the offenses.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».