Redefining Boundaries: A Grounded Theory Study of Recidivism in Women
Notice bibliographique
Résumé
Incarceration rates for women in the United States are at least three times greater than those of any other nation (National Council on Crime and Delinquency, 2006 Sandelowski, M. and Barroso, J. 2002. Finding the findings in qualitative studies. Journal of Nursing Scholarship, 34: 213–219. [Crossref], [PubMed], [Web of Science ®] , [Google Scholar]). Recidivism, reoffense following prior conviction for a crime, compounds this problem, with nearly seven out of 10 convicted persons in the United States rearrested within 3 years of release (Hughes & Wilson, 2003 Hutchinson, S. A. and Wilson, H. 2001. “Understanding clients’ health care decisions: A grounded-theory approach”. In Qualitative methods for nursing research , 2nd ed., Edited by: Munhall, P. 245–276. Sudbury, MA: Jones and Bartlett Publishers. [Google Scholar]). Our purpose in this article is to present a grounded theory of recidivism from the perspective of incarcerated women and to discuss the public health and other societal implications. While the participants in this research were U.S. women, we hope to provide a new perspective on the decision making of some women that results in recidivism, in order to initiate dialogue that could lead to more effective interventions worldwide.
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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 | 0,030 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,017 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».