The influence of offender and victim ethnicity on perceptions of crime severity and recommended punishment
Notice bibliographique
Résumé
Crime severity has been found to be one of the best predictors of sentencing decisions (Darley, Carlsmith, & Robinson, 2000). There is however a dearth of research examining the effect of offender and victim ethnicity on perceptions of crime seriousness, and the few studies that do exist have produced equivocal findings. Some studies find an effect of victim ethnicity (e.g., Cohen-Raz, Bozna, & Glicksohn, 1997), some studies find no significant effects of offender nor victim ethnicity (e.g., Benjamin, 1989), and some studies only find effects under certain conditions, such as when the crime is of low seriousness (e.g., Herzog, 2003a). The present study was conducted in an attempt to clarify these convoluted findings by using measures of modern and old-fashioned prejudice. Whereas old-fashioned prejudice refers to the belief that an out group is in someway inferior, modern prejudice refers to the view that a minority group no longer faces discrimination or that the minority group is being “too pushy” when advocating for equal rights (McConahay, 1983). Using a sample of undergraduate psychology students, it was found that when the crime was perceived as being quite severe, harsher punishments were recommended for the offender. Further to this, participants scoring high in modern prejudice perceived crimes to be more severe and recommended longer sentences in certain offender-victim ethnicity conditions than participants scoring low in modern prejudice. However, contrary to the hypotheses, no significant differences were found between high and low old-fashioned prejudice participants. Perceived offender responsibility and stability were also found to affect perceptions of crime severity and recommended punishment. When an offence was described as being stable (i.e., the offender had committed similar crimes in the past), participants rated the crime as being more severe and recommended a harsher punishment than when it was the offender’s first offence. Additionally, when participants attributed responsibility for the crime to the offender, crime severity ratings were higher and recommended punishments were longer. The implications of these results are discussed and recommendations for future research are put forward.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».