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Enregistrement W4412815916 · doi:10.1186/s40352-025-00355-3

The undercounting of Indigenous Māori imprisoned by the New Zealand carceral state: a national record study

2025· article· en· W4412815916 sur OpenAlexaff
Paula Toko King, Frederieke Sanne Petrović‐van der Deen, Melissa McLeod, Ricci Harris, Cheryl Davies, Donna Cormack, Tristram Ingham, Bernadette Jones, Bridget Robson, Natalie Paki Paki, Gabrielle Baker, Belinda Tuari-Toma, Jeannine Stairmand, Marama Cole, Tīria Pehi, Julia Carr, Christopher G. Kemp, Marshall H. Chin, Ruth Cunningham

Notice bibliographique

RevueHealth & Justice · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCriminal Justice and Corrections Analysis
Établissements canadiensHamilton Health Sciences
Organismes subventionnairesHealth Research Council of New Zealand
Mots-clésIndigenousSocial policyState (computer science)GeographyPublic healthSocioeconomicsPolitical scienceSociologyBiologyEcologyLawMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Indigenous Māori are imprisoned on a mass scale by the nation-state currently known as New Zealand, driven by racialised inequities that occur across the criminal legal system and a rapidly expanding carceral state. Lack of reliable data limits the ability to monitor and evaluate the health and disability impacts of imprisonment on Māori. We examined ethnicity data quality; specifically, potential miscounting of Māori in prison. All individuals who experienced at least one night of imprisonment between 2018 and 2021 were selected from the Department of Corrections (Corrections) data in the Stats NZ Integrated Data Infrastructure (IDI). We compared counts and proportions of Māori using two sources of ethnicity information; Corrections and IDI's core data. Within this cohort, we compared self-identified ethnicity from the 2018 Census with ethnicity recorded in Corrections data available in the IDI (via individual linkage), to assess levels of match between datasets and calculate net undercount. RESULTS: Lesser numbers of Māori were recorded in the Corrections data compared to the IDI's core data (52% versus 57% of the study cohort), a pattern observed across all age and gender groups, and amongst those sentenced and on remand. For the linked analysis, only one third (34%) of the cohort linked to the IDI central spine had self-identified ethnicity from the 2018 Census. Of this group, 46% self-identified as Māori ethnicity. When this information was compared to ethnicity information reported by Corrections for the same individuals, there was a 12% undercount of Māori in Corrections data. The net undercount of Māori was 6%, equating to at least an extra 405 Māori imprisoned than what is publicly reported by government. CONCLUSIONS: Reliable data inclusive of high-quality ethnicity data are critical for understanding and monitoring Māori health in terms of resource allocation, policy decisions, and performance of health and disability services for Māori imprisoned in NZ. Systemic undercounting of Māori in prisons is a breach of Indigenous rights to monitor and evaluate impacts of government actions and inactions for Māori. We do not accept the inevitability of prisons but whilst prisons exist, and until there are no prisons left on Māori whenua (lands), an all-of-government approach to prioritisation of high-quality ethnicity data across the criminal legal system that meets obligations to Te Tiriti o Waitangi and international human rights instruments is urgently required.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,481
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,359 · 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.

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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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