Characteristics of administratively segregated offenders in federal corrections
Bibliographic record
Abstract
Les stratégies d'évaluation correctionnelle et les normes de pratique devraient aider à identifier, à l'admission au pénitencier, ces délinquants qui sont "à risque" d'être placés en ségrégation pendant leur séjour en détention. Une étude faite en 1997 portait sur une liste de personnes condamnées à la détention en milieu carcéral fédéral qui se trouvaient en ségrégation. Le système de gestion des détenus du Service correctionnel du Canada a été utilisé pour identifier un groupe de détenus en ségrégation et un groupe choisi au hasard dans la population carcérale générale pour fins de comparaison sur un grand nombre de facteurs. Plusieurs facteurs notés à l'admission se sont avérés révélateurs des personnes qui furent éventuellement envoyées en ségrégation et celles qui ne l'ont pas été.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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 teacher head, 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".