MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2150029883 · doi:10.1177/0032885501081003002

From Nothing Works to What Works: Changing Professional Ideology in the 21st Century

2001· article· en· W2150029883 sur OpenAlexaff
Francis T. Cullen, Paul Gendreau

Notice bibliographique

RevueThe Prison Journal · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCriminal Justice and Corrections Analysis
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIdeologyNothingScholarshipSociologyCriminologySet (abstract data type)LawEpistemologyPolitical sciencePolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The authors explore changes over time in criminologists' “professional ideology”—a core set of underlying beliefs that focuses academic thinking along certain lines but not others. Until the late 1960s, criminologists believed that the scientific study of the causes of crime would form the basis of individualized treatments that would reduce offender recidivism. By the mid-1970s, this view had collapsed and had been replaced by a professional ideology emphasizing that “nothing works” in corrections, that the causes of criminality are structural, and that crime can only be reduced through social justice. Although not without its merits, the authors suggest that this professional ideology has had the unfortunate consequence of legitimating “knowledge destruction” (showing what does not work) as the core intellectual project of criminology and thus of undermining efforts at “knowledge construction” (showing what does work). A “what works” movement within corrections, however, is advancing an alternative professional ideology that, once again, endorses the use of science to solve crime-related problems. The authors believe that, if embraced, this vision will improve criminology as a discipline and contribute more than “nothing works” scholarship to the commonweal of both offenders and the public order.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,162

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0260,060
Communication savante0,0220,013
Science ouverte0,0020,011
Intégrité de la recherche0,0100,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,306 · 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'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

Citations246
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Prison JournalMême sujetCriminal Justice and Corrections AnalysisTravaux en français237 207