“Highlights” of a Criminological Career: Anthony Doob and the State of Evaluation Research in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Anthony Doob's career as a criminologist has been distinguished by his commitment to evidence-based policy development and to making criminological research relevant not just to other scholars but, perhaps more importantly, to policy makers, criminal justice practitioners, and the public. This paper provides an overview of the underdeveloped state of evaluation research on crime prevention and policy in Canada and discusses some of the obstacles to conducting rigorous evaluations. Fortunately, these obstacles – which include a tendency to rely on ideology and intuition as opposed to empirical evidence and a lack of sufficient resources for evaluation studies – have not discouraged Doob in his efforts to improve our criminal laws and justice system so that they reflect the fundamental Canadian values of justice, fairness, and humanity. Through his own research and his promotion of others' research – through, for example, Criminological Highlights – he has worked tirelessly to promote interventions by the criminal justice system that are informed by these values as well as by sound empirical evidence as to their effectiveness.
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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 | 0,049 | 0,121 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,026 |
| Communication savante | 0,016 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,012 |
| 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 ».