A Study on the Impact of Actuarial Assessment Tools on Probation Practices in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
There has been a rising concern surrounding risk within society. This increasing concern has dominated almost all aspects of human life and more specifically the way in which citizens are governed. How risk is addressed in general has shifted significantly; given this, the criminal justice system has also seen an escalation in concerns surrounding risk. Subsequently, there has been a push towards evaluating said risks through the use of actuarial assessment tools. Research has shown that with the rising reliance on actuarial assessment tools came the decrease in practitioner’s ability to rely on their professional judgement when conducting their work. However, there has been a gap identified in the literature. This gap pertains to how practitioners, particularly, probation officers perceive the impact of these actuarial tools on their work. This study aims to analyse how probation officers, within the province of Ontario, view the impact of actuarial assessment tools on their work. This study is guided by the theory of governmentality, as coined by Michel Foucault. In order to explore the impact of actuarial assessment tools on the practice of probation, seven semi-structured interviews were conducted with former probation officers. The perceptions varied and participants did not provide a unique and monolithic response; rather, the voices of all participants were shared to create a larger picture of how actuarial assessment tools impact the work of practitioners in the practice of probation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».