Changing Attitudes toward the Criminal Justice System: Results of an Experimental Study
Notice bibliographique
Résumé
Polls have suggested that fewer than half of Canadians have confidence in the criminal justice system (CJS) as a whole. Low levels of confidence are problematic, as the CJS relies on public support to function effectively. Previous research has found that attitudes toward the CJS are typically based on misperceptions and misinformation, with the public being unaware of the functioning of the CJS as well as of crime trends. Therefore, it seems logical to posit that providing the public with factual information about crime and criminal justice may lead to increased confidence. Past studies have shown that, in general, public education can lead to increased confidence; however, questions pertaining to the mode of delivery have been raised, particularly in regards to how ‘active’ the individual should be in the learning process. The present study was conducted to assess the influence of mode of delivery on CJS knowledge and attitudes. As has been found in past research, participants who received CJS information had a higher level of knowledge than did controls, who received information about Canada's health care system. Interestingly, the type of learning (active vs. passive) did not have an effect on CJS knowledge; however, an effect was observed in regards to confidence and satisfaction: Participants who received CJS information through active learning were more confident in the CJS and had a higher level of satisfaction. These results have important implications for real world interventions.
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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 | 0,009 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».