Understanding Incarceration and Re-Entry Experiences of Female Inmates and Their Children: The Women's Prison Inmate Networks Study (WO-PINS), Pennsylvania, 2017-2018
Notice bibliographique
Résumé
This study advances the understanding of incarceration and reentry, and their consequences for women by focusing on prison social systems and their informal network structures. The data for this project are aimed at four research questions: (1) What is the informal social structure within prison? (2) How are inmates' positions within the informal structure correlated with their health? (3) What are the consequences of informal social structure and inmates' positions within it for inmate-level and prison-level outcomes? and (4) How does in-prison and out-of-prison social capital correspond with community reentry and family reintegration? In phase 1, network data were collected for "get along with best" and "power and influence" nominations along with survey data to contextualize the measured networks. In phase 2, semi-structured interviews were conducted with eligible respondents to gather expectations for re-entry and anticipated egocentric support networks. Phase 3 followed paroled inmates for two subsequent interviews, and also gathered interviews with their children, and the children's caretakers. Administrative records were used to construct a recidivism supplement that is appropriate for modeling the hazard of recidivism following release. Behavioral data are combined from multiple sources, including inmate surveys, prison work records, misconduct records, drug tests, visitation lists, and gang classification data.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».