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Enregistrement W2054470240 · doi:10.2105/ajph.2012.300685

Incentives for Research Participation: Policy and Practice From Canadian Corrections

2012· article· en· W2054470240 sur OpenAlexaffabout
Flora I. Matheson, Pamela Forrester, Amanda Brazil, Sherri Doherty, Lindy Affleck

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Public Health · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCriminal Justice and Corrections Analysis
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative Sciences
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIncentiveGovernment (linguistics)PrisonBest practicePublic administrationIncentive programPolitical sciencePublic relationsBusinessCriminologyPsychologyLawEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We explored current policies and practices on the use of incentives in research involving adult offenders under correctional supervision in prison and in the community (probation and parole) in Canada. We contacted the correctional departments of each of the Canadian provinces and territories, as well as the federal government department responsible for offenders serving sentences of two years or more. Findings indicated that two departments had formal policy whereas others had unwritten practices, some prohibiting their use and others allowing incentives on a case-by-case basis. Given the differences across jurisdictions, it would be valuable to examine how current incentive policies and practices are implemented to inform national best practices on incentives for offender-based research.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,173
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,282
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Incitatifs · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,827
Score d'incertitude au seuil0,915

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1730,282
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0080,009
Études des sciences et des technologies0,0200,011
Communication savante0,0120,005
Science ouverte0,0050,009
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,264
Tête enseignante GPT0,546
Écart entre enseignants0,282 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineIncitatifs
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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