The Diminishing Returns of Incarceration: Evidence from California’s Substance Abuse and Crime Prevention Act (SACPA)
Notice bibliographique
Résumé
An inefficient reliance on incarceration as a means to reduce crime has led to massive costs and widespread demand for reform. However, criminal justice policymakers since the “Tough on Crime” era have been reluctant to support decarceration reforms out of fear that the reforms could be perceived to threaten public safety, and by extension, their chances at re-election. The current study examines a precursor to the national decarceration movement sparked by the 2008 Financial Crisis, California’s Substance Abuse and Crime Prevention Act (SACPA). Using synthetic control group methods, this study evaluates whether SACPA threatened public safety or cost more than it saved, as critics predicted. The results suggest UCR Part 1 property crimes increased and aggravated assaults decreased in the years following SACPAs implementation. Although motor vehicle thefts and other property crimes increased following the intervention, almost no support was found for the claim that SACPA caused violent crime to increase and threaten public safety. The estimated increases in motor vehicle theft, burglary, larceny-theft, and robbery are translated into costs using both a conservative and a generous “cost-per-offense” metric. The combined cost of the estimated property crime increases from 2001 to 2006 amounts to less than a quarter of California’s SACPA-related savings over the same time period. Thus, SACPA, a decarceration measure opposed by criminal justice policymakers because it would endanger public safety and cost more than it saved, resulted in substantial savings and no net effect on violent crime in the five years following its implementation.
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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 | 0,009 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,001 |
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 ».