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Enregistrement W3120165811 · doi:10.1080/10538712.2020.1862947

Attitudes toward the Punishment of Juvenile and Adult Sexual Offenders in Canada: The Roles of Sentencing Goals and Criminal Justice Motivations

2021· article· en· W3120165811 sur OpenAlexafffundabout
Brandon Sparks

Notice bibliographique

RevueJournal of Child Sexual Abuse · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCriminal Justice and Corrections Analysis
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésPunitive damagesRetributive justiceSanctionsCriminal justiceCriminologyPunishment (psychology)PsychologyEconomic JusticeJuvenile delinquencySocial psychologyPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There has long been concern among academics and those in criminal justice professions regarding the public's seemingly enthusiastic support for punitive responses to sexual offenders, such as long sentences, residency restrictions, registration, and community notification. Yet there has been little research to date on what motives may be driving the endorsement of these policies, particularly registration. Our understanding is further muddled by conflicting research on punitive attitudes in general, with some suggesting that retributive motives are behind such attitudes while others report the efficacy of utilitarian motives. Using a sample of 376 university students, the current study sought to determine whether retributive, utilitarian, or other motives drove support for longer sentences and registration for juvenile and adult sexual offenders. Results indicated that motives largely differed between the two sanctions as well as the two age groups of offenders. Both retributive and utilitarian motives contributed to support for policies, suggesting that these motives work in congruence with one another. This has clear implications for policy discussions, as advocates for criminal justice reform should be appealing to both motives to change societal attitudes.

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 enseignants0,572
Score d'incertitude au seuil0,624

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 GPT0,281
Écart entre enseignants0,255 · 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

Citations11
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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