Addressing racial bias in parole decisions: A pre-registered study of the Five-Level Risk and Needs System of risk communication
Notice bibliographique
Résumé
Indigenous peoples are disproportionately influenced by biases in risk assessment and risk communication. The Five-Level Risk and Needs System (5-levels) is a risk communication strategy that adds standardized definitions to risk categories and incorporates evidence-based recommendations for rehabilitation. The current pre-registered study examined the ability of the 5-levels to mitigate biases in a mock parole case using a 2 (risk communication format: status quo vs. 5-levels) × 2 (race: Indigenous vs. White) between-subjects design. Four hundred and twenty-three community members residing in Canada were asked to make decisions regarding parole and other risk, treatment amenability, and report utility outcomes. Risk communication format had no effect on parole. However, participants in the 5-levels condition did provide more accurate risk information than those in the status quo condition. The 5-levels system was also rated lower in terms of understandability and resulted in lower levels of confidence in decisions. Contrary to expectations, participants assigned to the case involving an Indigenous client were more likely to grant parole and provided more favourable ratings of the client compared to participants assigned the case of a White client. Findings from this study may inform risk communication strategies resulting in more consistent and reliable decision-making.
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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 | 0,023 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».