La reincidència en les penes alternatives a la presó a Catalunya
Bibliographic record
Abstract
Són quatre els objectius d’aquesta recerca: (1) determinar la taxa de reincidència administrativa dels sotmesos a formes substitutives a la presó; (2) descriure les relacions significatives entre determinades variables individuals i d’historial delictiu i la seva reincidència; (3) comparar taxes de reincidència entre penats que compleixen treballs en benefici de la comunitat (TBC) i suspensions de condemna amb imposició de regles de conducta; (4) comparar les taxes de reincidència de persones amb mesures alternatives amb les de reincidència penitenciària. Per reincidència administrativa s’entén entrar a presó o complir una nova mesura penal alternativa per un nou delicte durant el període de seguiment. Per assolir els objectius, han estat estudiades 329 persones que, al llarg de l’any 2000, van finalitzar, com a mínim, un TBC o una obligació imposada en el marc de la suspensió de la pena. El seguiment ha estat conclòs els 30 de juny de 2005. Els resultats indiquen que: (1) la taxa de reincidència administrativa dels sotmesos a MPA és inferior a la taxa de reincidència penitenciària; (2) no hi ha diferències rellevants pel que fa a la reincidència administrativa entre els homes i les dones estudiades, tampoc entre estrangers i espanyols; (3) presenten una major taxa de reincidència els que tenen antecedents de qualsevol tipus, i encara una taxa major els que tenen antecedents penitenciaris.
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 | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| 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".