Notice bibliographique
Résumé
In countries such as the United States, Britain, Canada, France, Australia, New Zealand and the Netherlands, the high proportion of Indigenous peoples and ethnic and racial minorities incarcerated or in the criminal justice system has raised questions and much debate about the link between criminal justice, race and class (Mauer and King, 2007). The figures from two of these countries, by way of illustration, are stark. For example, according to the Federal Bureau of Investigation’s (FBI) 2019 Uniform Crime Report, 26.6 per cent of all arrests and 36.4 per cent of arrests for violent crime in the United States were Black or African American, despite comprising only 14 per cent of the population (FBI, 2019; Tamir et al, 2021). ‘Of adults arrested for murder, 51.3 per cent were Black or African American [and] 45.7 per cent were White’ (FBI, 2019). In terms of juvenile violent crime, African Americans comprised nearly 49 per cent of all juveniles arrested in 2020 (Office of Juvenile Justice and Delinquency Prevention, 2020). Piquero and Brame (2008: 1–2) reveal that ‘the non-White arrest rate for robbery was 132.8 per 100,000, whereas the comparable rate for Whites was 23.0 per 100,000’ and also that ‘the non-White to White robbery ratio was 5.773, indicating that for every one White who was arrested for robbery, almost six non-Whites were arrested’ for the same crime. In fact, Piquero and Brame conclude that the arrest rates for non-Whites were higher than White arrest rates for all crimes. Of note, however, is the disparity between the rates of drug arrests and the rates of drug offending among minorities. Mitchell and Caudy (2015, cited in Drakulich and Rodriguez-Whitney, 2018: 19) find that ‘at ages 17, 22, and 27 African-Americans’ chances of drug arrest are approximately 13, 83, and 235% greater than whites, respectively’, despite the fact that ‘African-American and Hispanics reported statistically lower rates of drug offending [compared to Whites] on nearly every measure of drug offending’. Drakulich and Rodriguez-Whitney (2018) further note that African-American youth are twice as likely to report having had some contact with the police, highlighting the racialized imbalances between contact with the justice authorities and actual offending, and also the relatively early start to experiencing these racialized encounters.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,002 |
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 ».