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Enregistrement W2169115768 · doi:10.1177/0093854812449217

Incentives for Offender Research Participation Are Both Ethical and Practical

2012· article· en· W2169115768 sur OpenAlexaff
R. Karl Hanson, Elizabeth J. Letourneau, Mark E. Olver, Robin Wilson, Michael H. Miner

Notice bibliographique

RevueCriminal Justice and Behavior · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEthics in Clinical Research
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of SaskatchewanPublic Safety Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIncentiveDeterrence (psychology)Punishment (psychology)PopulationConsistency (knowledge bases)Public economicsDeterrence theoryCriminologyBusinessPsychologyPolitical scienceSocial psychologyEconomicsLawMedicineMicroeconomicsEnvironmental healthComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is little consistency in policies concerning incentives for offenders to participate in research. With nonoffenders, incentives are routine; in contrast, many jurisdictions and granting agencies prohibit offenders from receiving any external benefits. The reasons for this prohibition are unclear. Consequently, the authors reviewed the ethical and practical concerns with providing incentives to offenders. They conclude that there are no ethical principles that would justify categorically denying incentives for offenders. Research with offenders, however, presents unique practical concerns that need to be considered when determining the magnitude and form of the incentives. In general, the incentives should not be so large as to compel participation of a vulnerable population or to undermine the goals of punishment and deterrence. The authors propose that incentives for offenders should be routinely permitted, provided that they are no larger than the rewards typically available for other socially valued activities (e.g., inmate pay, minimum wage).

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)0,336
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,440
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Incitatifs · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,664
Score d'incertitude au seuil0,819

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3360,440
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0060,023
Communication savante0,0120,013
Science ouverte0,0040,011
Intégrité de la recherche0,0170,017
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,841
Tête enseignante GPT0,700
Écart entre enseignants0,141 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineIncitatifs
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations29
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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