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Enregistrement W2975095130

Beyond recidivism: identifying the liberatory possibilities of prison higher education

2019· article· en· W2975095130 sur OpenAlexvenueno aff
Jill McCorkel

Notice bibliographique

RevueCritical education · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHigher Education Practises and Engagement
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRecidivismPrisonCourseworkInstitutionHigher educationOddsDemocracyPolitical scienceSociologyPoliticsState (computer science)Public administrationCriminologyEducational attainmentLawPedagogyMedicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 2016, the Obama administration launched the Second Chance Pell Pilot Program, an Experimental Sites Initiative that provides funding to eligible people in state and federal prisons as they pursue undergraduate coursework during the period of their incarceration. The administration justified the restoration of education programs in prison in terms of recidivism rates, citing research demonstrating that educational attainment decreases the odds that a person is reincarcerated for new crimes or parole violations following their release. While recidivism is a desired outcome from the restoration of higher education in prison, it is not and should not be the only one. We argue that a focus limited to recidivism obscures the relationship between education and democracy and diminishes the radical possibilities of higher education for fostering peaceful and just communities. In this essay we highlight some of our experiences as faculty and administrators of Villanova University's undergraduate degree program at State Correctional Institution - Graterford to illustrate how the benefits of higher education can extend beyond market participation to include community building, expansion of social capital, and political action.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0110,014
Communication savante0,0100,007
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,055
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,355 · 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'étudeQualitatif
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

Citations5
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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