A Bio-Social Review to Mitigate the Punishment of Unwanted Acts
Notice bibliographique
Résumé
Commitment of crime and exhibition of antisocial behavior have been considered as negative acts from early times of human civilization. Recent scientific advances have identified contributions of biological and sociological (environmental factors) factors in forming a maladaptive behavior. Generally, it is accepted by many scholars that punishing a wrongdoer, who has committed a crime owing to genetic predispositions and environmental elements, is not effective and forms of treatments should be replaced to avoid repeating a crime. Moreover, by identifying genetic deficiencies in an individual, an antisocial behavior could be potentially predicted and prevented before it comes to pass. On a whole, genetic and environmental factors, sometimes solely and some other times collaboratively, lead a person to act against society norms. In summary, this body of literature offers examples that explain factors which contribute to committing crimes and approaches which inhibit antisocial behavior. With regard to these aims, we suggest that punishment of criminals who are predisposed genetically in the same manner as other delinquencies is not justifiable and a reduction of punishment should be applied to such individuals. Moreover, by eliminating each of negative elements which contribute to antisocial behavior or crime, we can be more certain that the offender will not repeat antisocial acts after being released.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».