MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4236859166 · doi:10.1002/9781405165518.wbeosd102.pub2

Death Row

2020· other· en· W4236859166 sur OpenAlexaff
Jason T. Carmichael

Notice bibliographique

RevueThe Blackwell Encyclopedia of Sociology · 2020
Typeother
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCriminal Justice and Corrections Analysis
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCapital punishmentScholarshipCriminologyPrisonWhite (mutation)Race (biology)Punishment (psychology)Political scienceLawSociologyPsychologySocial psychologyGender studies

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Sociologists have explored the availability and use of the death penalty both in the United States and around the world. The historical trend has been a movement away from the use of this sanction. Today, two thirds of the countries in the world have abolished the death penalty. Furthermore, the United States is the only western democracy that still employs the sanction. Social science research has undoubtedly contributed to the diminishing support for the death penalty. In particular, scholars have exposed the fact that the sanction is both biased and ineffective. Support for the death penalty was, in large part, predicated on the idea that the sanction acted as a deterrent for murder. Despite these views, scores of studies have helped establish the limited deterrent capacity of the death penalty relative to life in prison. Beyond being ineffective, scholarship has also pointed out the racial bias inherent in capital punishment. While studies have come to mixed conclusions about the influence of the defendant's race on the likelihood of receiving the death penalty for murder, there is overwhelming consensus that, in the United States, African Americans who kill white individuals are many times more likely to receive the sanction than are white people who kill African Americans.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,677
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,6770,457

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,280 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Blackwell Encyclopedia of SociologyMême sujetCriminal Justice and Corrections AnalysisTravaux en français237 207