An assessment of students’ attitudes toward wrongful convictions / Bala Usman Chamo
Notice bibliographique
Résumé
The study attempts to assess students‟ attitudes toward wrongful convictions. It tried to replicate Ricciardelli, Bell and Clow‟s (2009) Canadian study using an undergraduate student sample from the United Kingdom. This will help to understand whether the students‟ attitudes toward wrongful convictions differ between the two studies. This study adopts a between group design, in which one 150 participants were involved. The attitudes of 81 Criminal justice students and 69 Noncriminal Justice Students were compared. The study also assessed students‟ attitudes according to year of study, in which 74 year one students‟ were compared with 71 year three students. Additionally, attitudes were examined according to gender. The findings revealed that criminal justice students differ from noncriminal justice students in their attitudes toward wrongful convictions. Years three gave higher estimates of the frequency of wrongful convictions and were more supportive for the Blackstone ratio than year one students. Nevertheless, year one students were more supportive of the need to train the criminal justice professionals than year three students. The result showed no difference between the participants‟ confidence in the criminal justice system. No differences were found between males and female in terms of their attitudes toward wrongful convictions. The implications of the findings were discussed. Maximum of 250 words.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».