How much damage do serial homicide offenders wrought while the innocent rot in prison? A tabulation of preventable deaths as outcomes of sentinel events
Notice bibliographique
Résumé
The criminal justice system has allowed serial homicide offenders (SHOs) to commit additional homicides by failing to identify them after their initial homicide. Recidivism has been possible in instances where the SHO benefited from the wrongful incarceration of an innocent person for one of their homicides. Data from the National Registry of Exonerations was utilized to tabulate the full extent of these sentinel events, defined as the number of deaths that could have been prevented. Additional research was conducted to identify where victims fell in the offender’s killing sequence. This ancillary data revealed the number of victims whose deaths could have been prevented had the offender been apprehended earlier in their series of homicides. Sixty-two SHOs were responsible for 249 deaths, 114 of which were committed after an innocent person was incarcerated for the SHO’s initial homicide. To prevent further loss of life, law enforcement must: act upon accurate information; lower the SHO evidentiary threshold; prevent personal bias from influencing investigative steps; obtain training in the behavior of SHOs; admit mistakes; and re-examine convictions if wrongdoing is suspected.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».