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Enregistrement W2063396847 · doi:10.1375/pplt.2004.11.1.96

An Empirical Study on the Relationship Between Intellectual Ability and an Understanding of the Legal Process in Male Remand Prisoners

2004· article· en· W2063396847 sur OpenAlexaboutno aff
Felicity Parton, Andrew Day, Jack White

Notice bibliographique

RevuePsychiatry Psychology and Law · 2004
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHealthcare Decision-Making and Restraints
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCouncil of Science and Technology, U.P.
Mots-clésRemand (court procedure)PsychologyBorderline intellectual functioningIntellectual disabilityCriminal justiceCriminal courtCriminologyQuarter (Canadian coin)Empirical researchLawPolitical sciencePsychiatryCognitionInternational lawHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research conducted in Australia and around the world in the last decade has shown that people with significant intellectual impairments are over-represented in all areas of the criminal justice system. They are particularly over-represented in remand populations appearing before court. Previous research has suggested that as many as one-quarter of offenders facing sentencing in court have difficulty in understanding court procedures and it is suspected that a majority of these individuals suffer a significant intellectual impairment. The purpose of this study was to establish whether remandees with significant intellectual impairments (IQ < 70) have an accurate understanding of the court system. Seventy-four remand prisoners took part in the study. Remandees with an IQ of less than 70 demonstrated a significantly poorer understanding of the court system than those remandees with an IQ of 70 and above. The implications of these results are discussed in relation to the need for law reform and diversionary practices for this population of remandees.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,158
Tête enseignante GPT0,472
Écart entre enseignants0,314 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
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

Citations9
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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