A Day Late and a Dollar Short: Examining Perceptions of Which Exonerees Deserve Compensation
Notice bibliographique
Résumé
Many exonerees do not receive compensation from the state after they are released (43%) because most states have exclusionary laws that bar exonerees from receiving compensation (n = 16 states) (Compensation Primer, 2022). This study examined public perceptions of exoneree compensation, exclusionary laws and addressed the broader question of who deserves compensation (according to community members). Online participants (n = 225) read an article about a fictional exoneree who either pleaded guilty or was convicted by a jury trial and who either did or did not have a subsequent conviction. An exoneree with a subsequent conviction was perceived as less deserving of financial compensation (roughly $8,000 less annually) and less deserving of support services. It was rated less positively than an exoneree who did not have a subsequent conviction. No differences were found between an exoneree who pleaded guilty and an exoneree who was convicted by a jury trial, demonstrating little impact of this common exclusionary rule on community members’ perceptions and decisions. Overall, participants overwhelmingly supported exoneree compensation (only 6.7% disagreed). However, there are caveats. Community members are less supportive of compensating exonerees who have subsequent involvement with the justice system. These results illustrate possible biases the public has against an already marginalized population that has experienced a miscarriage of justice. Because public opinion can affect policy change, these results significantly affect state exclusionary rules and exoneree compensation policies.
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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 | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».