Custodial Sanctions and Reoffending: A Meta-Analytic Review
Notice bibliographique
Résumé
Beginning in the 1970s, the United States began an experiment in mass imprisonment. Supporters argued that harsh punishments such as imprisonment reduce crime by deterring inmates from reoffending. Skeptics argued that imprisonment may have a criminogenic effect. The skeptics were right. Previous narrative reviews and meta-analyses concluded that the overall effect of imprisonment is null. Based on a much larger meta-analysis of 116 studies, the current analysis shows that custodial sanctions have no effect on reoffending or slightly increase it when compared with the effects of noncustodial sanctions such as probation. This finding is robust regardless of variations in methodological rigor, types of sanctions examined, and sociodemographic characteristics of samples. All sophisticated assessments of the research have independently reached the same conclusion. The null effect of custodial compared with noncustodial sanctions is considered a “criminological fact.” Incarceration cannot be justified on the grounds it affords public safety by decreasing recidivism. Prisons are unlikely to reduce reoffending unless they can be transformed into people-changing institutions on the basis of available evidence on what works organizationally to reform offenders.
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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 | 0,018 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,026 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».