Exploring the Women's Incarceration Problem
Notice bibliographique
Résumé
The United States leads the world in incarceration rates, accounting for a quarter of the world’s incarcerated population. As efforts to improve the existing mass incarceration problem have led to decreases in male prison populations, women’s incarceration rates have been outpacing men, and they are now the fastest growing segment. Although they make up a smaller percentage of the overall incarcerated population, females report the highest rates of current and past mental health problems at more than two times their male counterparts. Extensive psychological research shows that women and men enter the prison system through different pathways and with very different histories. Even though women are exposed to higher risk factors of mental illness and substance abuse, almost all of the United States’ criminal justice policy is gender neutral or crafted based on research of male participants or for the correction of male inmates. As a result of the lack of relevant resources specific to women, current corrections systems are unable to adequately meet the psychological needs specific to female prisoners. In order to address the health crisis among incarcerated women, there is a need for gender- responsive and trauma- informed care to acknowledge and account for the crucially different life experiences women and men experience. This paper examines the current state of mental health in female offenders, differences in legal standards and histories leading to incarceration, and recommendations for gender- aware policy reform and treatment.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».