Capital Punishment and Deterrence: Understanding Disparate Results
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Investigate how different model assumptions have driven the conflicting findings in the literature on the deterrence effect of capital punishment. Methods: The deterrence effect of capital punishment is estimated across different models that reflect the following sources of model uncertainty: 1) the uncertainty about the probability model generating the aggregate murder rate equation, 2) the uncertainty about the determinants of individual's choice of committing a murder or not, 3) the uncertainty about state level heterogeneity, and 4) the uncertainty about the exchangeability between observations with zero murder case and those with positive murder cases. Results: First, the estimated deterrence effects exhibit great dispersion across models. Second, a particular subset of models -linear models with constant coefficients - always predict a positive deterrence effect. All other models predict negative deterrence effects. Third, the magnitudes of the point estimates of deterrence effect differ mainly because of the choice of linear versus logistic specifications. Conclusions: The question about the deterrence effect of capital cannot be answered independently from substantive assumptions on what determines individual behavior. The need for judgment cannot be escaped in empirical work.
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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 | 0,022 | 0,101 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».