Community chaplaincy and crime prevention : blessing as a bridge from prison to community
Bibliographic record
Abstract
Dans ce projet de recherche, nous examinons le dilemme des personnes empiégées dans le système judiciaire et nous identifions quelques causes possibles. Ensuite, des remèdes proactif et réactif sont proposés en adressant les causes de la criminalité. Dans la première partie, nous définissons l'aumônerie et nous racontons l'histoire du passé, ainsi l'actualité présente locale et nationale dans le Service correctionnel du Canada (SCC). Avec les références à l'Énoncé de la mission du SCC, quelques points de faiblesse et points forts sont soulignés. Deuxième partie, nous expliquons la cérémonie de la bénédiction dans l'Ancien Testament et nous l'adaptons et l'appliquons comme une thérapie afin d'aider des personnes empiégées dans les activités criminelles. Dans la troisième partie, nous proposons que l'église est l'endroit idéal pour l'implantation de telle bénédiction. La conclusion générale, nous regardons à toutes nos hypothèses et ajoutons quelques pensées pour réflexion future.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.007 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".