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Enregistrement W4389050327 · doi:10.29173/wclawr89

A Day Late and a Dollar Short: Examining Perceptions of Which Exonerees Deserve Compensation

2023· article· en· W4389050327 sur OpenAlexvenueno aff
Alexandra Olson, Kelsey S. Henderson, Mark G. Leymon, Chris Carey

Notice bibliographique

RevueThe Wrongful Conviction Law Review · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCriminal Justice and Corrections Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConvictionJuryAffect (linguistics)Compensation (psychology)Criminal justicePsychologyPopulationEconomic JusticeJury trialSocial psychologyCriminologyPerceptionPolitical scienceLawSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 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)0,002
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: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,495
Score d'incertitude au seuil0,982

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,277 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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