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Enregistrement W4376143880 · doi:10.4324/9781003424086-8

Deterrence as a Principle of Youth Sentencing: No Effect on Youth, but a Significant Effect on Judges

2023· book-chapter· en· W4376143880 sur OpenAlexaboutno aff
Carla Cesaroni, Nicholas Bala

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCriminal Justice and Corrections Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeterrence (psychology)CriminologyPsychologyPolitical scienceSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The use of deterrence as a factor in youth sentencing is controversial. Social science research consistently indicates that an increase in the severity of punishment imposed on adolescents does not affect the youth crime rate: youth who are prone to committing offences do not consider the likelihood or consequences of being apprehended. A survey of Canadian youth court judges’ attitudes regarding sentencing under the Young Offenders Act (YOA) reveals substantial variation in the extent to which they took deterrence into account. Judges’ own views on deterrence, rather than the nature of the offence, were most likely to influence the sentence. Even in light of these realities, deterrence is still being put forward, particularly within the political arena, as a means of reducing youth crime . In order to help address sentencing variation and the overuse of youth custody, the Youth Criminal Justice Act (YCJA) refrains from including deterrence as a principle of youth sentencing. The Supreme Court of Canada, in R. v. B.W.P., recently confirmed this position. Under the YCJA there has been a very significant decline in the use of youth custody, without an overall increase in the level of youth crime. Despite the large body of research doubting the value of deterrence in reducing youth crime, the Conservative government has proposed new legislation which will reintroduce deterrence as a principle of youth sentencing. The authors argue that the assumptions underlying this proposal are flawed, and further submit that if such a law is enacted, judges should take a narrow approach to the use of deterrence as a factor in sentencing youths. There is concern that using deterrence as a factor in youth sentencing will not reduce levels of youth crime, but will instead increase the use of custody. This will unnecessarily expose incarcerated youths to a culture of criminality and impose heavy personal costs on them, as well as financial burdens upon society .

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,049
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,049
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,261 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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