Réimaginer la réinsertion sociale : le désistement assisté en Irlande
Bibliographic record
Abstract
Les recherches portant sur la réinsertion sociale et le désistement ont coexisté jusqu’ici dans une mésalliance. Les tensions entre les deux domaines pourraient être dues aux différentes perspectives théoriques mises en avant pour expliquer les processus de changement. Traditionnellement, les chercheurs en réinsertion sociale s’intéressent aux effets des interventions offertes à l’intérieur du système de justice pénale, ceux qui s’intéressent au désistement mettent plutôt l’accent sur les changements qui ont lieu en dehors de celles-ci, comme les changements dans les circonstances sociales et l’agentivité. Les études portant sur le désistement assisté ont récemment commencé à faire le pont entre les deux en se penchant sur les effets des interventions offertes par le système de justice pénale sur les processus de désistement. La présente étude cherche à contribuer à ce domaine de recherche émergent en produisant une réflexion critique sur les mécanismes du désistement assisté en Irlande, et surtout sur le rôle du suivi probatoire. Elle effectuera un survol des politiques et pratiques existantes et présentera des données de recherche empiriques explorant les conséquences du suivi probatoire sur le processus de désistement. La conclusion de l’article amènera une discussion sur la manière dont la présente recherche contribue aux savoirs sur le désistement assisté.
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 | 0.006 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".