Negotiated Risk: Actuarial Illusions and Discretion in Probation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Résumé Une « peine juste » est de plus en plus structurée selon le cadre de la probabilité actuarielle. Les technologies du risque actuariel sont souvent considérées comme des procédés ayant, en grande partie, supplanté la prise de décision discrétionnaire de la part des intervenants par des modèles décisionnaires structurés et quantitatifs. Certains savants soutiennent que la transition vers des pénalités basées sur le risque a mené à la «déqualification», à la «scientificité» et à «l'érosion de la discrétion professionnelle», voire même à l'élimination du pouvoir discrétionnaire professionnel de la part des praticiens du droit criminel. Basé sur 71 entrevues semi-structurées et non directives avec des professionnels de la justice criminelle, cet article analyse comment l'introduction des outils du risque façonne la discrétion sans toutefois l'éliminer. Nous soutenons que les outils du risque ne sont pas simplement imposés sur les praticiens de la justice criminelle. Au contraire, les praticiens résistent et utilisent activement les technologies du risque tout en atténuant l'impaete de ces outils sur leur capacité de prendre des décisions discrétionnaires. Nous soutenons que l'adoption des technologies du risque représente une négociation procédurale : les praticiens accueillent les avantages professionnels que ces technologies apportent tout en affirmant l'importance de l'expérience et de la connaissance clinique dans la prise de décision. Nous démontrons comment, premièrement, les praticiens font la distinction entre la standardisation de l'évaluation du risque et leurs propres expériences et connaissances cliniques et comment, deuxièmement, ils exercent de la discrétion dans le but de mitiger les effets discriminatoires associés à l'évaluation du risque. Ainsi, bien que les praticiens sont attirés vers les outils du risque par le fait que leur soi-disant «objectivité» les aident à défendre leurs décisions auprès du public, l'adoption et l'utilisation de ces outils dans le contexte de la prise de décisions professionnelles est plus complexe et contradictoire que laisserait croire la littérature théorique.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle