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Enregistrement W2480956086 · doi:10.1057/9781137019523_9

Surveillance-Based Compliance using Electronic Monitoring

2013· book-chapter· en· W2480956086 sur OpenAlexaboutno aff
Mike Nellis

Notice bibliographique

RevuePalgrave Macmillan UK eBooks · 2013
Typebook-chapter
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer securityImprisonmentGeographyComputer scienceBusinessPolitical scienceCriminologyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Electronic monitoring (EM) is a generic term for a number of remote surveillance technologies — radio frequency (RF) curfew checking at single locations, biometric voice verification at single or multiple locations, remote alcohol monitoring (home-based breathalysers or mobile sobriety bracelets which measure the presence of alcohol transdermally) and Global Positioning System (GPS) satellite tracking which monitors mobility and/or the perimeter of specified exclusion zones — which have been used to extend the range of spatial and temporal (and to some degree behavioural) regulations that can be imposed on offenders under supervision in the community. One or other of the technologies can be used at the pre-trial, sentence or post-release phase of the criminal justice process, sometimes with a view to achieving reductions in the use and cost of imprisonment. They can be applied to a wide range of offenders or suspects, as a stand-alone measure for low-risk people, or as a component of an intensive supervision programme for higher-risk people. Singly or in combination — EM curfews/home detention predominate — they have been used in approximately 40 countries around the world, beginning in the United States in the early 1980s, spreading to Canada, Australia and Europe, and most recently to Korea, Latin America and Saudi Arabia. They have been embedded in many different legal, administrative and discursive frameworks, reflecting different penal cultures and traditions, which have variously inflected EM as a new tough punishment, as an aid to rehabilitation or, more neutrally, as an additional layer of control which can serve either punitive or rehabilitative ends (Nellis et al. 2012). These keywords were added by machine and not by the authors. This process is experimental and the keywords may be updated as the learning algorithm improves.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,004

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 Opus0,107
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,269 · 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'étudeObservationnel
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

Citations12
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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