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Enregistrement W7115572331 · doi:10.3138/cjccj-2025-0022

Culture as Healing: A Delphi Study on Access to Culture and Justice Involvement for Indigenous Persons

2025· article· en· W7115572331 sur OpenAlexaffvenueabout

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Criminology and Criminal Justice/La Revue canadienne de criminologie et de justice pénale · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueNew Caledonia Indigenous Studies
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousRigourCriminal justiceConsistency (knowledge bases)Delphi methodPsychological interventionEconomic JusticeScope (computer science)Subject (documents)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Among other factors, Indigenous peoples’ unique cultures must be considered in decisions throughout Canada’s criminal legal system, including bail, sentencing, parole, and corrections. However, several studies have found weak implementation of these obligations in practice. Existing literature speaks to the importance of culture-based interventions for Indigenous persons in many contexts and from many distinct disciplinary perspectives. However, it is unclear where consensus can be found on basic contours of the relationship between access to culture and justice involvement for Indigenous persons. Consensus is an important threshold, as it can support judges and other adjudicative decision-makers considering expertise from outside law without an expert witness. To support greater rigour and consistency in how adjudicative decision-makers in the criminal legal system approach culture-based interventions for Indigenous persons, this study used the Delphi method to determine where consensus could be identified among subject matter experts. The findings outline substantial areas of agreement amongst a group of experts that included both academic and front-line experts. The scope of consensus and the implications of these findings for the consideration of Indigenous cultures in the criminal legal system are discussed.

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)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,446
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,138
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,254 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
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
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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