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Enregistrement W7084048538 · doi:10.3386/w34293

Improving Judicial Protection in Intimate Partner Violence Cases: The Role of Specialized Courts and Judges

2025· report· en· W7084048538 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueNational Bureau of Economic Research · 2025
Typereport
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStonefly species taxonomy and ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of TorontoSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésDomestic violenceLegislationIntimate partnerPoison controlGovernment (linguistics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We study the large-scale implementation of a system of specialized domestic violence courts (SDVCs), an innovation in access to justice programs for potential victims of intimate partner violence (IPV) and offenders.Using individual-level administrative data from the universe of civil domestic violence cases in Puerto Rico during the period 2014-2020, we leverage the staggered opening of SDVCs across judicial regions to examine the consequences for victims' judicial protection and offender recidivism.Access to SDVCs leads to a considerable 8 percentage points increase in the probability that judges issue a protection order and a 1.7 percentage point (15 percent) decrease in victim and offender reappearance rates within one year of the start of the case.Effects are more pronounced for cases in which parties have children in common and in which access to SDVCs is more limited.Linking the case data to administrative and survey data on judges, we show that the priorities of judges assigned to SDVCs play a prominent role in explaining these outcomes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,733
Score d'incertitude au seuil0,540

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,149
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,270 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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