Righting a Wrongful Conviction: A Mixed Method Approach to Examining Exonerees’ Reintegration
Notice bibliographique
Résumé
Whether an individual is rightfully or wrongfully convicted, they experience a range of difficulties upon their release back into society. While rightfully convicted individuals are eligible for programming to assist them with their reintegration, wrongfully convicted individuals are currently ineligible. The goal of this program of research was to examine exonerees’ post-release experience. In Study 1, through qualitative interviews, exonerees (N = 14) shared their stories to raise awareness of the reality of their reintegration needs, with specific attention to their priorities of receiving support, treating deinstitutionalization, and promoting community acceptance upon release. Studies 2 and 3 were designed to examine exonerees’ priority of community acceptance. In Study 2, we experimentally examined mechanisms (i.e., criminal status, factor contributing to the conviction, crime, race) that may influence stigma that exonerees experience. Undergraduate students’ (N = 317) reported negative perceptions of false confessors, however, participants believed all exonerees deserved reintegration services and financial compensation. In Study 3, we surveyed members of the Canadian public (N = 206) to assess their perspectives of exonerees’ reintegration; we found they support the government funding reintegration programming for exonerees, and providing them with financial compensation. Taken together, this program of research has provided evidence to support that exonerees’ ineligibility for reintegration support deserves to be reconsidered.
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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 | 0,050 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».