Unleashing Justice’s Future: The Dawn of Neuro-Cognitive Risk Assessments (NCRA) in Transforming Rehabilitation
Notice bibliographique
Résumé
Neuro-Cognitive Risk Assessments (NCRA) represent a groundbreaking innovation in the criminal justice system, concentrating on evaluating cognitive and decision-making factors to assess inmate recidivism risk. Introduced initially in Houston, Texas, in 2017, NCRA have shown substantial efficacy, evidenced by a 2020 study reporting an Area Under the Curve (AUC) value of 0.70, signifying a significant advancement in recidivism prediction. This research employs normative legal methods, utilizing a conceptual, comparative, and forward-looking approach, characterized as descriptive-prescriptive with data analyzed through content analysis. Key advantages of NCRA include their emphasis on cognitive factors and their capability to operate independently via digital platforms, reducing bias and enhancing objectivity. The global adoption of NCRA, including in countries like Canada, the Netherlands, and Australia, underscores its recognition as a promising tool in criminal justice practices. However, ethical considerations and responsible usage are paramount, ensuring the protection of individual rights and involving diverse stakeholders. The integration of NCRA into rehabilitation programs and public policies presents opportunities to enhance efforts against recidivism. By identifying individual needs more accurately and improving predictions of rehabilitation success, NCRA can motivate inmate engagement in rehabilitation initiatives. Moreover, NCRA support the development of effective crime prevention policies, contributing to broader societal well-being. In conclusion, NCRA represent a transformative approach in criminal justice, leveraging cognitive assessments to refine recidivism risk evaluations and enhance rehabilitation outcomes. Ethical deployment and collaborative engagement are critical to maximizing NCRA's potential in promoting justice and reducing reoffending globally.
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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 | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,004 |
| 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 ».