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Enregistrement W2515175293 · doi:10.29173/alr135

Reflections on the Past, Present, and Future of Restorative Justice in Canada

2011· article· en· W2515175293 sur OpenAlexafffundvenueabout
Barbara Tomporowski, Manon Buck, Catherine Bargen, Valarie Binder

Notice bibliographique

RevueAlberta Law Review · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCriminal Justice and Corrections Analysis
Établissements canadiensGovernment of SaskatchewanUniversity of Regina
Organismes subventionnairesUniversity of ReginaU.S. Department of Justice
Mots-clésRestorative justiceCriminal justiceEconomic JusticeContext (archaeology)CriminologyPolitical scienceTheory of criminal justiceFaithSociologyService (business)Retributive justiceLawPublic relationsPublic administrationBusinessGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Restorative justice has been integrated into the Canadian justice system for over 30 years and it is now appropriate to acknowledge the achievements of the past, reflect on its current status, and consider where it may go in the future. Restorative justice evolved from experimentation by justice officials and community members looking for better ways to respond to crime, and there is a great deal of variation in how it is defined, understood, and practised. Provisions of the Criminal Code and the Youth Criminal Justice Act support the use of restorative justice in the criminal context. While restorative justice is being used across Canada and there are signs that it is maturing, there are also a number of challenges it faces, such as the need for ongoing funding and national data collection, and the need to define its relationship with Aboriginal justice and continue to engage victim service agencies. However, with continued leadership and support from community-based agencies, Aboriginal groups, faith organizations, governments, universities, and justice agencies, restorative justice will continue to evolve and expand in Canada.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,717
Score d'incertitude au seuil0,831

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,008
Études des sciences et des technologies0,0250,008
Communication savante0,0190,004
Science ouverte0,0050,003
Intégrité de la recherche0,0060,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,279 · 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'étudeSans objet
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

Citations37
Publié2011
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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