Public opinion and prison conditions in Canada: The relationship between attitudes and knowledge.
Notice bibliographique
Résumé
This thesis explores the relationship between attitudes and knowledge, and assesses the impact of factual information on attitudes on the topic of prison conditions in Canada. A questionnaire, distributed to a non-representative sample of volunteer first year criminology students, forms the basis of this research. The questionnaire incorporated an attitude scale, measuring respondent "punitiveness", and a knowledge scale, measuring the accuracy of factual information concerning prison conditions at the disposal of respondents. The questionnaire was comprised of both global and specific questions and included an experimental manipulation (i.e., case scenarios). Respondents were supportive of both punitive and progressive penal policies and practices. Study participants were familiar with the general facets of prison life, but lacked information on penal policies, prisoner health issues, prisoners' rights, and release from prison. The results of this research do not support a relationship between attitudes and knowledge. Respondents held particular attitudes concerning prison conditions regardless of the amount or accuracy of factual information at their disposal. Participant assessments of penal severity were positively associated with their perceptions of sentencing severity. However, this research indicates that this relationship is spurious. An underlying individual trait, "punitiveness", influenced both attitudes towards sentencing and attitudes towards prison conditions. Respondents favouring punitive penal practices were more likely to appraise prison conditions and sentencing practices as lax. This research also indicates that providing participants with factual information via case scenarios does not alter their opinions. Respondents receiving global questions and those receiving case scenarios expressed statistically similar perceptions of prison conditions. Further, manipulating offence severity within the case scenarios did not alter participant perceptions of prison conditions. However, factual information, in the form of case scenarios, strengthens the relationship between "punitiveness" and perceptions of criminal justice leniency.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».