Understanding the impact of bail refusal on the Australian public health system
Notice bibliographique
Résumé
Australia’s incarceration rates are the highest they have been in a century. Bail and remand contribute much to this trend, and yet the reasons why police refuse bail to vulnerable people are currently unclear. What is clear, though, is that a disproportionate number of vulnerable people are being refused bail, resulting in periods of remand incarceration which end up either longer than the prison sentence given by a magistrate, or undue if the alleged offender is found not guilty. This tendency is particularly observable for the most vulnerable: Aboriginal people, children, people with a mental health condition, the homeless, and women. The authors investigated how magistrates grant or refuse bail as part of the court process, then looked at two tipping points bracketing the bail continuum: 1) policing interactions leading to court appearance, and 2) the impact of bail refusal on public health and community safety and well-being in general. In the present article, they examined how authorized police officers consider refusing or granting bail. This new project aims to investigate the police bail decision-making process and generate new knowledge about the impact of bail refusal on vulnerable people. Through an iterative process with national practitioners and international experts, the authors aimed to identify factors to consider when bail involves vulnerable people. Expected outcomes included the development of mechanisms to benefit the full remit of criminal justice, reduce costs, and improve fairness, accountability, and procedural justice.
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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 | 0,013 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,006 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».