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Enregistrement W4399360880 · doi:10.54254/2753-7048/55/20240045

The Socio-Legal Impacts of Maternal Incarceration on Children: Emotional, Social, and Physical Considerations in Sentencing Decisions

2024· article· en· W4399360880 sur OpenAlexaff
Pengyu Li

Notice bibliographique

RevueLecture Notes in Education Psychology and Public Media · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild Abuse and Trauma
Établissements canadiensConestoga College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)SituatedEmotional distressPsychologyPolitical scienceCriminologyInequalityGeographyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper explores the socio-legal impacts of maternal incarceration on children in the United States. The steep rise in incarceration rates, particularly among women, has highlighted challenges faced by children with incarcerated mothers. These challenges include emotional distress, social stigmatization, behavioral issues, psychological maladjustment, and more. Despite the existence of programs aimed at supporting these children, such initiatives often lack a cohesive national policy, resulting in inequality in access and implementation. This study advocates for a comprehensive analysis of the legal context, including trends, sentencing policies, and the rights of the child. It emphasizes the need for a more consistent application of the "best interests of the child" standard in sentencing decisions. At the same time, it analyzes international and national practices and programs situated in addressing said challenges. By evaluating current approaches and proposing reforms, this study aims to provide insights for improving support systems for children affected by maternal incarceration.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,706
Score d'incertitude au seuil0,364

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,334 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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