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Enregistrement W2133886651 · doi:10.1177/0093854806290162

Development and Field Test of a Gender-Informed Security Reclassification Scale for Female Offenders

2007· article· en· W2133886651 sur OpenAlexaffabout
Kelley Blanchette, Kelly Taylor

Notice bibliographique

RevueCriminal Justice and Behavior · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCriminal Justice and Corrections Analysis
Établissements canadiensMinistry of Community Safety and Correctional ServicesCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScale (ratio)Test (biology)Reliability (semiconductor)MisconductPsychologyConstruct validityComputer securityConstruct (python library)Clinical psychologyApplied psychologyMedicineComputer sciencePsychometricsPolitical scienceGeographyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Two samples of Canadian federal female offender case files are used to develop and test a gender-informed security reclassification scale. Study 1 uses 285 consecutive offender security level (OSL) reviews for federally sentenced women to empirically construct the Security Reclassification Scale for Women (SRSW). Study 2 uses all federal female OSL reviews that occurred between July 2000 and June 2003 ( n = 580) to test the validity and reliability of the SRSW. Results suggest that the SRSW is a reliable and valid tool for the security classification of federally sentenced women in Canada. Relative to the current classification method, the SRSW places fewer cases at maximum security and more cases at minimum security. Within a fixed 3-month follow-up, the SRSW is significantly more predictive of minor institutional misconduct than the structured clinical method currently in use. Results are discussed in terms of both theoretical and operational implications.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,699
Score d'incertitude au seuil0,589

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,100
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,272 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations30
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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