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Enregistrement W4403206090 · doi:10.7202/1113968ar

Newfoundland and Labrador

2022· article· en· W4403206090 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Marina Carbonell, Rosemary Ricciardelli

Notice bibliographique

RevueNewfoundland and Labrador Studies · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeological formations and processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Canada, the practical application of youth diversion is rooted in an understanding of federal youth justice legislation and requires the consideration of police discretion. Yet, policing in Newfoundland and Labrador is shaped by localized practices, policies, and decisions. In the current article, we draw on online survey data to explore how Royal Newfoundland Constabulary (RNC) officers understand and apply Canada’s current federal youth legislation — the Youth Criminal Justice Act (YCJA) — and identify what factors, if any, influence the YCJA’s application. To unpack police officer attitudes towards youth and the YCJA and the actions police choose when handling matters involving youth, we draw from data collected from non-commissioned officers working in one of the three RNC detachments in 2016. Findings show that officers perceive a lack of YCJA resources available to front-line police officers in urban centres and a need for further training for officers who interact with youth. A desire for youth diversion services was evident among participants; however, the lack of availability of police-accessible pre-charge diversion options in Newfoundland and Labra-dor, including specific programs for youth, as well as police-specific training, are primary influencing factors affecting the understanding, implementation, and success of youth diversion in the province.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,276

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0060,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,002

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,222 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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