Notice bibliographique
Résumé
People with a mental illness (PWMI) are among the most vulnerable populations in the country, yet are far more likely to be incarcerated than people without a mental illness. PWMI are more likely to be wrongfully convicted for several reasons.At the onset of an investigation, PWMI are more likely to become suspects. Symptoms of mental illness breed fear and misunderstanding, arousing suspicion of a PWMI in the first place. Once approached by police, PWMI are more likely to escalate the initial encounter, leading to arrest and further interrogation. Through the lens of the Reid Technique, police misinterpret symptoms of mental illness as signs of guilt. Police continue using the Reid Technique to extract a confession. Mid- interrogation, PWMI are less likely to invoke Miranda rights. Without counsel, PWMI are more susceptible to minimization and maximation techniques, leading to higher rates of false confessions and ultimately, false convictions. These issues are significantly exacerbated for PWMI of color, who experience additional racial bias. From the beginning of an investigation to the end, the justice system seems perversely calculated to target innocent PWMI, rather than protect them. The case of James Blackmon demonstrates how an innocent PWMI can be railroaded into a false confession and wrongful conviction. This paper details Blackmon’s case, analyzes how each step of an investigation endangers PWMI, and examines possible solutions to protect innocent PWMI.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 0,003 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».