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Enregistrement W4327580357 · doi:10.1037/lhb0000498

Does “Jamal” receive a harsher sentence than “James”? First-name bias in the criminal sentencing of Black men.

2023· article· en· W4327580357 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueLaw and Human Behavior · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueNames, Identity, and Discrimination Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaSociety for the Psychological Study of Social Issues
Mots-clésPsychologyPrisonWhite (mutation)SentencePunitive damagesCriminal recordLegal psychologyCriminologySocial psychologyLawPolitical scienceLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Using archival and experimental methods, we tested the role that racial associations of first names play in criminal sentencing. HYPOTHESES: We hypothesized that Black defendants with more stereotypically Black names (e.g., Jamal) would receive more punitive sentences than Black defendants with more stereotypically White names (e.g., James). METHOD: In an archival study, we obtained a random sample of 296 real-world records of Black male prison inmates in Florida and asked participants to rate the extent to which each inmate's first name was stereotypically Black or stereotypically White. We then tested the extent to which racial stereotypicality was associated with sentence length, controlling for relevant legal features of each case (e.g., criminal record, severity of convicted offenses). In a follow-up experiment, participant judges assigned sentences in cases in which the Black male defendant was randomly assigned a more stereotypically Black or White name from our archival study. RESULTS: Controlling for a wide array of factors-including criminal record-we found that inmates with more stereotypically Black versus White first names received longer sentences β = 0.09, 95% confidence interval (95% CI) [0.01, 0.16]: 409 days longer for names 1 standard deviation above versus below the mean on racial stereotypicality. In our experiment, participant judges recommended significantly longer sentences to Black inmates with more stereotypically Black names above and beyond the severity of the charges or their criminal history, β = 0.07, 95% CI [0.02, 0.13]. CONCLUSIONS: Our results identify how racial associations with first names can bias consequential sentencing decisions despite the impartial aims of the legal system. More broadly, our findings illustrate how racial biases manifest in distinctions made among members of historically marginalized groups, not just between members of different groups. (PsycInfo Database Record (c) 2023 APA, all rights reserved).

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,204
Score d'incertitude au seuil0,937

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,111
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,272 · 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