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Enregistrement W3024622456 · doi:10.1177/0886260520917512

Mosaic or Melting Pot? Race and Juror Decision Making in Canada and the United States

2020· article· en· W3024622456 sur OpenAlexafffundabout
Evelyn M. Maeder, Laura McManus

Notice bibliographique

RevueJournal of Interpersonal Violence · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSexual Assault and Victimization Studies
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésAttributionJuryRace (biology)PsychologySocial psychologyContext (archaeology)Stereotype (UML)White (mutation)CriminologyPolitical scienceLawSociologyGender studiesGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although Canada and the United States both demonstrate significant overrepresentation of racialized groups in prisons, the overrepresented groups vary by country, potentially signifying results of the countries’ different (though similarly problematic) histories of racial inequality. The present study investigated this issue within a jury context by assessing the influence of defendant race on Canadian and American participants’ verdicts in an assault trial. We also examined mock jurors’ attributions of the defendant’s behavior and their perceptions of the cultural criminal stereotype for each racial group. Canadian and American participants ( N = 198) read a trial transcript in which the defendant’s race (i.e., Black, White, or Aboriginal Canadian/Native American) was manipulated, and then completed measures of attributions and stereotypes. Results demonstrated that although verdicts did not significantly differ as a function of defendant race or country, stability and control attributions did vary between Canadian and American participants, as did racial stereotypes. In addition, defendant race affected internal versus external attributions, regardless of country. These findings suggest that race may play a role in jurors’ perceptions of defendants, but that in some ways, this varies by country, potentially accounting for some of the differences found between existing Canadian and American jury studies.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,458
Score d'incertitude au seuil0,823

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,291 · 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 tête enseignante, 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

Citations12
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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