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Enregistrement W4313306070 · doi:10.35502/jcswb.243

Exploring the genesis and praxis of restorative justice in Nova Scotia, Canada

2022· article· en· W4313306070 sur OpenAlexafffundvenueabout
Muhammad Asadullah

Notice bibliographique

RevueJournal of Community Safety and Well-Being · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCriminal Justice and Corrections Analysis
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesSimon Fraser UniversityDalhousie University
Mots-clésNova scotiaGovernment (linguistics)PraxisRestorative justicePolitical scienceNova (rocket)Economic JusticeCriminologySociologyPsychologyLawEthnologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nova Scotia has seen the most systematic growth of restorative justice (RJ) in Canada. Initially moving from a pilot RJ phase to province-wide implementation for young offenders, a similar model was used to implement RJ for adult offenders. Nova Scotia has received national and international attention for its innovations in RJ. Extensive articles and reports have been published about the RJ movement in Nova Scotia, focusing mainly on the impact of RJ practices. Few peer-reviewed journal articles document the factors that contributed to the actual growth of RJ in Nova Scotia. To address this research gap, this study employed 8 in-depth key informant interviews and a survey. Two distinct stages—Catalytic and Innovative—emerged as salient factors shaping the growth of RJ in Nova Scotia. This study also reveals contemporary discourses and issues prevalent among RJ visionaries and practitioners in Nova Scotia, such as relational theory of justice, the moratorium against the use RJ for gender-based violence, and the role of government. This research offers a comprehensive debate on the concept of a moratorium against gender-based violence and the role of government. The paper concludes by addressing limitations and areas for future research.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,137
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0210,007
Communication savante0,0050,001
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,244 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations3
Publié2022
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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