Does prison education in Scottish young offenders’ institutions work?
Notice bibliographique
Résumé
Compared with the rest of the UK, particularly England and Wales and indeed other countries such as Canada, Australia and USA, (see, for example, Esperian 2010; Baylis 2003; Tracy 2003; Morin 1981; Merrington et al. 2004; Jancic 1998; Lockwood et al. 2012; Darling and Price 2004), prison education in Scotland has not been subjected to much scholarly attention. This is despite the fact that Scotland spends a substantial amount of its prison budget on offender opportunities, including education and vocational skills training (Scottish Government 2014). Given the uniqueness of Scotland as a devolved region of the UK, with powers, inter alia, over the criminal justice system, including prisons (Audit Scotland 2005), offers particular insights regarding the nature of prison education (learning, vocational training and employment skills) for both male and female young offenders (16-21 years). There is need therefore to subject to scholarly investigation recent reports as to why there seems to be a sharp fall in the numbers of male young offenders reoffending after leaving prison (see Leask 2015). Areas of research interest are, but not limited to, the resources available, extent and quality of provision, inmates’ engagement with it, how this is managed by prison staff, what kind of teachers are involved in its delivery and why, if at all, inmates seem to lose interest in the education that is provided and indeed what should be done to motivate inmates and improve learning.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».