Notice bibliographique
Résumé
The scientific study of wrongful convictions has been ongoing for the past few decades. These studies have worked to quantify wrongful convictions, identify contributing factors, and understand the negative implications to society and the individuals who experiences a wrongful incarceration. The majority of existing studies focus on what leads to a wrongful conviction, with fewer studies examining the community reentry processes of wrongfully convicted individuals. Those studies that do specifically focus on after-release experiences among wrongfully convicted individuals generally focus on the wide range of experiences that wrongfully convicted individuals have in terms of community reentry. The current study aims to contribute to these existing conversations on post-release experiences of wrongfully convicted individuals by focusing on a very specific aspect of community reentry, employment. Utilizing qualitative interviews with innocence organizational employees, individuals who work closely with wrongfully convicted individuals before their release and often maintain relationships after their release as well, this study examines how wrongful convictions impact employment. Findings show that obtaining innocence in often a long and complex process, resulting in numerous barriers that individuals must navigate in the job market. Organizational employees discuss the many barriers that their clients often encounter and the ways in which they, their organization, and wider society can assist wrongfully convicted individuals in the community reentry efforts more broadly. Policy implications are also discussed to aid wrongfully convicted individuals after their release.
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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 | 0,002 | 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) | 0,004 | 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 tête enseignante, 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 ».