MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4399303031 · doi:10.1093/jdsade/enae021

Barriers Experienced by First Nations Deaf People in the Justice System

2024· article· en· W4399303031 sur OpenAlexaffabout
Brent C. Elder, Karen Soldatić, Michael Schwartz, Jody Barney, Damien Howard, Patrick McGee

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Deaf Studies and Deaf Education · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHearing Impairment and Communication
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesWestern Sydney UniversitySyracuse University
Mots-clésInterpreterCriminal justiceEconomic JusticeSign languageCriminologyPsychologySociologyPublic relationsLawPolitical scienceLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Anecdotal evidence strongly suggests that members of the First Nations Deaf community experience more barriers when engaging with the criminal justice system than those who are not deaf. Therefore, our purpose for writing this article is to highlight legal and policy issues related to First Nations Deaf people, including perspectives of professionals working with these communities, living in Australia who have difficulty in accessing supports within the criminal justice system. In this article, we present data from semi-structured qualitative interviews focused on four key themes: (a) indefinite detention and unfit to plead, (b) a need for an intersectional approach to justice, (c) applying the maximum extent of the law while minimizing social services-related resources, and (d) the need for language access and qualified sign language interpreters. Through this article and the related larger sustaining project, we seek to center the experiences and needs of First Nations Deaf communities to render supports for fair, just, and equitable access in the Australian criminal justice system to this historically marginalized group.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil0,151

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0200,009
Communication savante0,0070,003
Science ouverte0,0010,013
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,349 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Journal of Deaf Studies and Deaf EducationMême sujetHearing Impairment and CommunicationTravaux en français237 207