Serving the Stigmatized: Working Within the Incarcerated Environment
Notice bibliographique
Résumé
America's incarceration rate was roughly constant from 1925 to 1973, with an average of 110 people behind bars for every 100,000 residents. By 2013, however, the rate of incarceration in state and federal prisons had increased sevenfold to 716. Compared with 102 for Canada, 132 for England andWales, 85 for France, and a paltry 48 in Japan, the United States is the worlds' most aggressive jailer. When one factors in those on parole or probation, the American correctional system is in control of more than 7.3 million Americans, or one in every 31 U.S. adults. This means that 6.7 millionadult men and women - about 3.1 percent of the total U.S. adult population - are now very non-voluntary members of America's "correctional community."Some key questions that need to be addressed are: "What are we doing with those 7.3 million Americans? How are they being treated while they are incarcerated? How can we best prepare them to return to their communities?" More than 650,000 offenders are released back into our communities every year;however, 70% are rearrested within three years of their release. Serving the Stigmatized is the first book of its kind that explores best practices when dealing with a specific prison population while under some form of institutional control. If the established goal of a correctional facility is to"rehabilitate," then it is imperative that the rehabilitation is effective and does not simply serve as a political buzz word. The timing of releasing this book coincides with a real movement in the United States, supported by both conservative and liberal advocates and foundations, to decrease thesize of the prison population by returning more offenders to their communities. The text examines 14 specific populations and how to effectively treat them in order to better serve them and our communities.
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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 | 0,002 | 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».