Racial Disparities in Victim Compensation Among Homicide Survivors in the United States
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates racial disparities in victim compensation among families of homicide victims across 18 U.S. states from 2015 to 2023. Using individual-level administrative data and national expenditure records, we find that families of Black homicide victims file more claims than any other group but have lower approval rates than families of White victims. We document statistically significant racial disparities in claim approvals, even after controlling for gender, state, and application year. The disparity is especially pronounced in denials attributed to “contributory misconduct,” a discretionary determination made largely by law enforcement assessing whether the deceased was engaged in conduct, broadly defined, that may have contributed to their victimization. Contributory misconduct accounted for nearly one-third of all denials, and families of Black victims comprised 57% of such denials despite accounting for only 46% of claims. Our findings show that this mechanism, alongside others such as incomplete applications and statutory ineligibility, disproportionately impacts Black families. These patterns suggest that discretionary and potentially racially biased judgments embedded in the compensation process can exacerbate structural inequalities in access to victim services. Our findings support recent but withdrawn proposals to revise the federal Victims of Crime Act Compensation Guidelines.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».