Notice bibliographique
Résumé
Parole offers a fiscally responsible mechanism to improve public safety by facilitating the re-entry of Justice-Involved Persons (JIPs) into the community following a period of incarceration.This study sought to establish the effectiveness of parole in reducing post sentence charges in a sample of former parolees (n = 86) as compared with those released at end of sentence (EOS; n = 86) in a matched sample in Iowa.Quality of parole decisions and community supervision were considered and deemed reasonably met.JIPs in each group were matched on risk, sentence type and crime type using Coarsened Exact Matching.Cox proportional hazards survival analyses revealed a non-significant marginal effect of parole on post sentence charge, with former parolees 24% less likely to incur a charge on a given day than JIPs released at EOS (HR = .76,RSE=.24, p = .24).Follow-up analyses revealed an interaction between parole group and sentence type, wherein parolees who had served a sentence for felony offence had better post sentence survival than those who had served a sentence for a misdemeanor.The opposite trend was observed for the EOS group.Further, interactions were observed between group and problem-solving needs and prosocial identities; offering insight into how parole functions.Limitations of the study design and future directions for parole research are discussed, including methods to better account for the need for quality parole decision making and community supervision in parole effectiveness research.
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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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».