[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -1,94 +1,129 @@
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id: wiki-2026-0508-prisons-and-self-correction
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title: Prisons and Self Correction
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title: Prisons and Self-Correction
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category: 10_Wiki/Topics
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status: needs_review
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: [P-Reinforce-AUTO-PRSC-001]
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aliases: [Penitentiary System, Carceral Reform]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.92
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tags: [auto-reinforced, sociology, criminology, rehabilitation, _systemic-design]
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confidence_score: 0.85
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verification_status: applied
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tags: [criminology, justice, history, sociology]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-04-20
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
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tech_stack:
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language: unspecified
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framework: unspecified
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language: n/a
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framework: n/a
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# [[Prisons-and-Self-Correction|Prisons-and-Self-Correction]]
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# Prisons and Self-Correction
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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> "징벌을 넘어 변화로: 감옥을 단순한 격리 시설이 아닌, 죄수가 자신의 오류를 인지하고 사회적 기능을 회복하는 '시스템적 자가 교정 루프'로 재설계하는 담론."
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## 매 한 줄
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> **"매 1790s Quaker 의 penitence-as-cure 의 invention"**. 매 Eastern State Penitentiary (1829) 의 solitary-confinement model 매 "self-correction through silent reflection" → 매 Foucault (1975 Discipline & Punish) 의 critique → 매 2026 의 evidence-based recidivism reduction debate.
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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교도소와 자가 교정(Prisons and Self-Correction)은 형사 사법 시스템 내에서 범죄자의 재사회화와 범죄 재발 방지를 위한 시스템 설계론적 접근을 다룹니다.
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## 매 핵심
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1. **시스템의 한계**:
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* 전통적 감옥은 외적 통제(쇠창살)에 의존하며, 이는 출소 후 통제가 사라지면 다시 범죄로 회귀하는 '시스템 불안정성'을 가짐 (재범률 문제).
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2. **자가 교정 메커니즘 (Self-Correction)**:
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* **Cognitive [[Behavior|Behavior]]al Therapy (CBT)**: 자신의 범죄적 사고 패턴을 스스로 관찰하고 수정하게 돕는 내적 인지 엔진 구축.
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* **[[Restorative Justice|Restorative Justice]] (회복적 정의)**: 가해자가 피해자의 고통을 직접 마주하고 책임을 통감하게 하여, 타인에 대한 공감 능력을 회복시킴.
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* **Agentic Responsibility**: 교도소 내에서 일정 수준의 자율성을 보장하고 선택에 대한 책임을 지게 하여 사회 적응력 향상.
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3. **기술적 지원**:
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* AI 기반의 맞춤형 교육 프로그램 제공 및 재발 위험 인자(Trigger)를 본인이 인지하도록 돕는 모니터링 시스템.
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### 매 historical arc
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1. Pre-1790: corporal/capital punishment, public execution.
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2. 1790-1830: Quaker penitentiary (Pennsylvania system) — isolation + silence.
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3. 1830-1900: Auburn system — silent congregate labor.
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4. 1900s: rehabilitation ideal, parole.
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5. 1970s-: "tough on crime" backlash, mass incarceration (esp. US).
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6. 2010s-: evidence-based reform, Norway model (Halden), restorative justice.
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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- **과거 데이터와의 충돌**: 과거 '응보적 정의' 정책은 강력한 처벌이 범죄를 줄일 것이라 믿었으나, 실제 데이터는 처벌의 강도보다 '교정 프로그램의 질'이 재범률 감소에 훨씬 큰 영향을 미침을 보여줌 (노르웨이의 할덴 교도소 사례 연구).
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- **정책 변화(RL Update)**: 단순 가두기 정책에서 벗어나, 지역 사회와 연계한 '단계별 석방 정책'과 '교정 전문 멘토링' 시스템을 강화하여 감옥 자체를 커뮤니티로의 연착륙을 돕는 가속기로 재정의하는 정책이 확산됨.
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### 매 modern data
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- US incarceration rate: 매 ~600/100k (2024) — 매 highest among OECD.
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- Norway recidivism: 매 ~20% within 2y; US: 매 ~67%.
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- RAND meta-analysis: education programs 매 reduce recidivism 매 ~43%.
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- [[Psychology & Behavior|Psychology & Behavior]], [[Social Systems Theory|Social Systems Theory]], [[Policy-Surveillance|Policy-Surveillance]], [[Ethics & AI|Ethics & AI]], [[Decision Theory|Decision Theory]]
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- **Modern Tech/Tools**: Recidivism Prediction AI (COMPAS - 윤리 논란 포함), VR rehabilitation training.
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### 매 응용
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1. Policy design (recidivism reduction, sentencing reform).
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2. Software (case management, predictive risk — see fairness debate).
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3. Restorative-justice programs.
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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## 💻 패턴
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**언제 이 지식을 쓰는가:**
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- *(TODO)*
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### Recidivism modeling (responsible)
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```python
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import pandas as pd
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from sklearn.linear_model import LogisticRegression
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from fairlearn.metrics import demographic_parity_difference
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**언제 쓰면 안 되는가:**
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- *(TODO)*
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df = pd.read_csv('release_cohort.csv')
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X = df[['age_at_release', 'prior_arrests', 'program_completed', 'employment_post']]
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y = df['rearrest_within_3y']
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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model = LogisticRegression().fit(X, y)
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pred = model.predict(X)
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- **정보 상태:** needs_review
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- **출처 신뢰도:** A
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- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*
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## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
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- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
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- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.
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## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
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| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |
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## 💻 코드 패턴 (Code Patterns)
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**패턴 1:** *(TODO: 이 프로젝트 컨벤션 반영한 구조 스켈레톤)*
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```text
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# TODO
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# fairness audit
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print('DP diff (race):', demographic_parity_difference(y, pred, sensitive_features=df['race']))
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```
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## 🤔 의사결정 기준 (Decision Criteria)
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### Risk-tool transparency (COMPAS critique)
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```
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ProPublica 2016 audit:
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- Black defendants: 45% false-positive (predicted re-offend, didn't)
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- White defendants: 23% false-positive
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→ disparate-impact even when "race-blind"
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```
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**선택 A를 써야 할 때:**
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- *(TODO)*
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### Halden Prison design principles (Norway)
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```
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1. Normalize: cell ≈ dorm room, common kitchens.
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2. Education + work as default activity.
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3. Short sentences (max 21y for most crimes).
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4. Officer-inmate ratio high; relational, not custodial.
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5. Pre-release housing transition.
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```
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**선택 B를 써야 할 때:**
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- *(TODO)*
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### Restorative-justice circle script
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```
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1. Storytelling: harmed party speaks first.
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2. Acknowledgment: harm-doer reflects.
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3. Community impact discussion.
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4. Repair plan: agreed actions, timeline.
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5. Follow-up at 30/90 days.
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```
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**기본값:**
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> *(TODO)*
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### Education program ROI (RAND 2013)
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```
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Cost per inmate education: $1,400-1,744 / year
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Reduced recidivism savings: ~$5/$1 invested
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3-year recidivism: 43% reduction
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```
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## ❌ 안티패턴 (Anti-Patterns)
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## 매 결정 기준
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| 상황 | Approach |
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|---|---|
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| Reform policy design | Norway/Halden + restorative |
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| Recidivism prediction | Avoid black-box; favor interpretable + fairness audits |
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| Drug offenses | Treatment courts, not incarceration |
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- **[안티패턴]:** *(TODO: 무엇을 하면 안 되는가 + 이유 + 대신 무엇을)*
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**기본값**: Education + employment + housing transition + restorative practices.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Criminology]] · [[Justice-System]]
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- 변형: [[Restorative-Justice]] · [[Rehabilitation-Model]]
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- Adjacent: [[Foucault]] · [[Mass-Incarceration]] · [[COMPAS-Algorithm]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: policy analysis, criminology discussion, fairness-aware ML in criminal justice.
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**언제 X**: 매 software-only topic (this is policy/sociology).
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## ❌ 안티패턴
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- **Black-box risk-assessment**: 매 unaudited disparate impact.
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- **Solitary as default**: 매 mental-health damage 의 evidence.
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- **Long sentences as deterrent**: 매 evidence weak; certainty > severity.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (Foucault — Discipline & Punish; Norway corrections white papers; RAND 2013 education meta-analysis; ProPublica COMPAS).
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- 신뢰도 A-.
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## 🕓 Changelog
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| 날짜 | 변경 |
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|---|---|
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | Manual cleanup — Prisons & Self-Correction FULL content |
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Reference in New Issue
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