MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3096198472 · doi:10.1080/14999013.2020.1842563

The Consideration of Indigenous Peoples in High Stakes Evaluations of Risk

2020· article· en· W3096198472 sur OpenAlexaffabout
Madison F. E. Almond, Alana N. Cook, Jennifer E. Storey

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Forensic Mental Health · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCriminal Justice and Corrections Analysis
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousIndigenous cultureEconomic JusticeCriminologyWitnessCriminal justiceExpert witnessLawPopulationSociologyPsychologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While Indigenous peoples account for a small portion of the Canadian population, they are overrepresented in the Canadian Criminal Justice System. Research and case law suggest culture should always be considered in violence risk assessments (VRAs), but it is unknown whether this recommendation is followed. The present study examined the role of Indigenous versus non-Indigenous culture in judicial opinions regarding evaluators’ VRA and expert witness testimony in Dangerous Offender and Long-Term Offender (DO/LTO) hearings under Canadian Law. 214 DO/LTO hearings from 2009-2016 where judges commented on VRAs submitted to the court were systematically identified via the Canadian Legal Information Institute database. Judicial comments were analyzed in cases with Indigenous and non-Indigenous defendants for discussions of culture and the prevalence of comments regarding qualities of the evaluator(s), qualities of the VRA(s) completed, and qualities of the evaluators’ expert testimony about the VRA. Judges considered culture meaningfully in 64% of Indigenous offenders’ cases. Discussion of VRA tools’ content was significantly more frequent in non-Indigenous cases; otherwise, frequency of non-cultural themes did not vary between case groups. Given the importance of considering culture in VRA, it is concerning that culture was considered in just over half of cases; improving this deficit is discussed.

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,053
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 enseignants0,359
Score d'incertitude au seuil0,715

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,053
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0080,005
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,341 · 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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Forensic Mental HealthMême sujetCriminal Justice and Corrections AnalysisTravaux en français237 207