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Enregistrement W2113670906 · doi:10.1177/0093854814540288

Making Prisoners Accountable

2014· article· en· W2113670906 sur OpenAlexaff
Paul Gendreau, Shelley Johnson Listwan, Joseph B. Kuhns, M. Lyn Exum

Notice bibliographique

RevueCriminal Justice and Behavior · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCriminal Justice and Corrections Analysis
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrisonVariety (cybernetics)ContingencyWork (physics)Contingency managementPsychologyContingency planPublic relationsCriminologyMedical educationApplied psychologyComputer securityComputer sciencePolitical scienceMedicineEngineeringPsychiatryIntervention (counseling)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There has been a renewed interest among some prison policy makers to hold inmates more accountable for their actions. The belief is that inmates require more structure and discipline in their daily activities and must demonstrate that they have earned privileges that can lead to their early release. A meta-analysis and narrative review was undertaken to determine the utility of contingency management (CM) programs for improving inmates’ performance (e.g., prison adjustment, educational/work skills) and to generate a list of program principles for managing CM programs effectively. The study finds that CM programs produce robust gains in a variety of behaviors (e.g., pro-social behaviors, education, work assignments, etc.) in prison settings. As a result, the authors provide a list of “what works” principles, categorized into implementation and treatment strategies for administering effective CM programs in prison.

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)0,052
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,238
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,274

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0520,238
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0050,005
Communication savante0,0080,012
Science ouverte0,0030,008
Intégrité de la recherche0,0040,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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.

Tête enseignante Opus0,068
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,307 · 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

Citations49
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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