Community Court: The Research Literature
Notice bibliographique
Résumé
The first community court opened in Midtown Manhattan in 1993. Focusing on quality-of-life offenses, such as drug possession, shoplifting, vandalism,and prostitution, the Midtown Community Court sought to combine punishment and help, sentencing low-level offenders to perform visible community restitution, receive on site social services, including drug treatment, counseling, and job training. There are currently more than 60 community court projects in operation worldwide. In the United States alone there are 33 while there are 17 in South Africa, 13 in England and Wales, and one each in Australia and Canada.Community courts seek to achieve a variety of goals, such as reduced crime, increased engagement between citizens and the courts, improved perceptions of neighborhood safety, greater accountability for low level,"quality-of-life" offenders, speedier and more meaningful case resolutions, and cost savings. In advancing these goals, community courts generally make greater use of community-based sanctions than traditional courts (Hakuta, Soroushian,and Kralstein, 2008; Katz, 2009; Sviridoff et al., 2000; Weidner and Davis, 2000). Among a sample of 25 community courts surveyed in 2007, 92 percent routinely use community service mandates, and 84 percent routinely use social services mandates (Karafin, 2008). This paper reviews the research literature to date about community courts. Community court studies have employed a number of different research methods, reflecting the variation in community court models.
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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 | 0,013 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,038 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,013 |
| Communication savante | 0,018 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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 ».