Wrongful Conviction in Texas: ‘Sex Assaults’, False Guilty Pleas, Stranger Rape with Misidentification, and Drug Offenses
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Citing IP data, Johnson (2021), reported that sexual assault/rape was the most common offense associated with exoneration in the US. Also, stranger rape accounted for 72% of the entire IP database. To further examine the role of sexual assault, the current study examined all exonerations in Texas, the US state with the most sexual assault exonerations. Using NRE data, descriptive analyses, and reclassifying sexual assaults, we find drug offenses are the most common crime type associated with exonerations in Texas but sexual assault/rape accounts for a significant portion of Texas exonerations. Contrary to a common assumption, we also find that exculpatory DNA does not explain the substantial proportion of sexual assaults among exonerations. We also examine the role of stranger rape misidentification, youthful complainant recantations (perjury/false allegations) and false guilty pleas in the NRE Texas database. Finally, we discuss other patterns within the Texas exonerations and policy implications. Keywords: Rape, Exoneration, Misidentification, Pleas
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».