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World File Search System累犯
算法和累犯：多学科系统评论
对基于证据的量刑的愿望导致在确定刑事判决决定时采用和使用风险评分。风险评分是使用不同种类的参数（包括社会经济和人数学）产生的（Southerland 2021）。一些学者，法官和法官认为这些事态发展是渐进改革的新时代。此类学者提出的许多论点，包括对司法行政的更大客观性，及时性和效率的渴望，这些论点是通过降低监禁率的局限性的，他们经常说服政策制定者和法院雇用统计和算法和算法的风险评估工具（RATS）。（Starr 2014）。这些工具现在用于犯罪司法系统的许多领域，例如预测性警务，监视，与保释相关的决策和量刑。大鼠特别用于累犯预测，这是对个人再次犯罪或未能出庭的风险的估计（汉密尔顿2021年）。大鼠对减轻误导决策的客观方法和标准的承诺尤其相关，因为最近的发现表明，法官可能对特定社区有隐性的偏见（Rachlinski
精神疾病的恢复罪犯之间的累犯：
进一步研究了确定预释放弹性状态的方法......................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 128
贫困，重返社会和累犯：一项定性研究，研究了黑人被监禁后面临的社会经济挑战
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哺乳动物病毒的细胞受体
美国的人均人均人均最受监禁的人[1]。困扰美国刑事司法系统的两个问题是高累犯率和精神健康问题的人数不成比例。目前有关于累犯与精神疾病之间关系的确定证据。必须了解这种关系，以便为政策和干预措施提供信息，以减少对精神疾病患者的刑事司法系统的参与。大多数精神疾病的患病率在美国监狱中高于一般人群[2]。每年仅在监狱中被监禁200万人[3]。司法统计局的一项研究调查了近15,000人入狱的人，在美国，有7,000人在监狱中调查了56％的监狱个人和65％的监狱患有心理健康问题[4]。术中心理健康治疗需求的规模远远超过了刑事法律体系提供适当治疗的能力。累犯在被监禁的个体中普遍存在。每年在美国的州和联邦监狱中释放了60万以上的人[5]。44％在释放的第一年内被累进，由于大量的人返回监狱，在释放后的10年内重新犯了80％以上，这是至关重要的，即构成导致犯罪周期的因素。对累犯风险因素的兴趣可以追溯到20世纪初[7]。许多关于累犯的研究研究了解释模型，试图发现解释累犯结果最大差异的变量。在这种解释性方法中，两个元分析回顾了有关成人累犯最显着相关的文献。Gendreau等。 （1996）包括131项具有1141个相关性的研究，发现与一般累犯的最强关联是犯罪史，反社会人格和奇怪的基因需求。 荟萃分析的结果表明，精神症状学与累犯无关，尽管该发现仅基于少数效应大小。 预测结果的许多早期工作都是基于加拿大的数据，加拿大的社会，人口和刑事司法程序与美国的数据非常不同。 最新的随访荟萃分析包括与美国19项研究的成人累犯相关。 与Gendreau等人的结果相比。 （1996），Katsiyannis等人发现使用有问题的物质使用，而其他心理健康问题则与一般累犯有关[8]。 关于精神疾病与累犯的相关性的这两个荟萃分析的不同结果代表了文献中较大的差异。 一些研究发现精神疾病（药物使用障碍）与累犯之间没有联系[9-11]。 另一方面，多项研究报告了精神疾病与累犯或重新审判之间的关联[12-17]。Gendreau等。（1996）包括131项具有1141个相关性的研究，发现与一般累犯的最强关联是犯罪史，反社会人格和奇怪的基因需求。荟萃分析的结果表明，精神症状学与累犯无关，尽管该发现仅基于少数效应大小。预测结果的许多早期工作都是基于加拿大的数据，加拿大的社会，人口和刑事司法程序与美国的数据非常不同。最新的随访荟萃分析包括与美国19项研究的成人累犯相关。与Gendreau等人的结果相比。（1996），Katsiyannis等人发现使用有问题的物质使用，而其他心理健康问题则与一般累犯有关[8]。关于精神疾病与累犯的相关性的这两个荟萃分析的不同结果代表了文献中较大的差异。一些研究发现精神疾病（药物使用障碍）与累犯之间没有联系[9-11]。另一方面，多项研究报告了精神疾病与累犯或重新审判之间的关联[12-17]。例如，一项针对患有精神病或情绪障碍的人的被监禁患者（SMI）的研究，使监狱发现精神病病史没有预测重新逮捕[10]。精神病症状的存在与剧烈累犯的风险增加有关[13]，发现创伤后应激障碍（PTSD）的诊断增加了新逮捕的可能性[16]。
预测再犯风险符合人工智能法案
摘要 定量累犯风险评估可用于司法系统的审前拘留、审判、判刑和/或假释阶段。它因测量的内容、预测是否比人类的预测更准确、是否造成或加剧不平等和歧视以及是否损害或违反公平的其他方面而受到批评。随着《人工智能法案》的出台，这种批评变得更加引人注目。本文确定并应用了拟议的《人工智能法案》中与定量累犯风险评估相关的规则。它通过关注拟议的数据质量和所用模型、偏见和人为监督规则来实现这一点。结论是，立法可能会考虑要求高风险人工智能系统的提供商证明他们的解决方案比基于简单模型的风险评估和人工评估表现更好。此外，没有单一的答案来评估在实践中部署或可能部署的定量累犯风险评估工具的性能。最后，讨论了三种人类监督方法来纠正定量风险评估的负面影响：可选方法、基准方法和反馈方法。
禁止注重刑事司法实践
tis论文认为，犯罪行为应仍然是停止的重点，并且不应放弃累犯作为避免的衡量。此外，研究应建立非犯罪司法结果与犯罪和减少累犯之间的更牢固的因果关系，以便决策者有能力将重点放在他们身上，以此作为一种侵犯犯罪行为的方式。可以通过在校正中使用更多的实验研究（例如随机对照试验）来完成。实际上，从业者和政策制定者没有时间等待长时间的随访时间来解决犯罪行为的改变。tis是诸如“救赎研究”，“信号理论”之类的概率模型，并且风险评估可能对预测谁可能停止有用。
第一步ACT批准的计划指南
•资格获得FTC的资格 - 资格身份还取决于当前和先前犯罪的性质，除了定罪的权威之外。鼓励个人与单位团队会面，讨论其资格身份的细节。•赚取FTC-符合FTC的资格可能每30天以FSA激励措施的选择状态获得10天的信贷。那些连续两次评估的人，低或最低累犯风险水平的人将获得5天的信贷，每30天的FTC总共获得15天的选择。在退出状态时，赚取状态被暂停，并且那些日子没有追溯恢复。•应用FTC - 只有那些具有低或最低累犯风险水平的人才能应用其赢得的FTC。迈向监督释放：个人必须在
FIRST STEP ACT 批准计划指南
2018 年《第一步法案》（FSA）创建了两类不同的计划，并在《FSA 指南》中重点介绍，以取代现已过时的《国家计划目录》和《囚犯示范计划目录》。两类 FSA 类别包括基于证据的减少累犯（EBRR）计划和生产性活动（PA）。FSA 要求该局实施风险和需求评估系统。风险是指每个囚犯在获释后再次犯罪或重犯的可能性。PATTERN 计算确定“谁”面临的风险最大，以高、中、低或最低累犯风险来衡量。需求是指囚犯可以解决以降低其风险的特定领域。换句话说，需求表明“哪些”问题会影响囚犯的风险以及他/她应该通过参加计划解决哪些问题。