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Enregistrement W1827100944

마약류 사용사범에 대한 형사절차상 치료적 개입방안

2005· article· ko· W1827100944 sur OpenAlexaboutno aff
Eun‐Kyung Kim

Notice bibliographique

Revue형사정책연구원 연구총서 · 2005
Typearticle
Langueko
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCriminal justiceReferralPrisonIntervention (counseling)Economic JusticeCriminologyWarrantMedicinePsychologySubstance abusePsychiatryPolitical scienceBusinessNursingLaw
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This report is designed in order to explores the problems and limits of current legal responding trends on drug-abusing offender, and to suggest the recommendations to change into good practices to improve the best treatment possible from the criminal justice system. Research conducted during the past decades has demonstrated a need to enhance treatment for drug-abusing offenders at all stages of the criminal justice process. By providing therapeutic intervention, criminal justice agencies have a unique opportunity to identify and rehabilitate drug-abusing offenders who are likely, if untreated, to return to a personally and socially destructive pattern of use and criminal activity following release from prison. While the demand for treatment services within the criminal justice system continues to far exceed the supply, with the gap actually getting wider over the past decade, it is unlikely that the demand for treatment can ever be met fully within criminal justice setting. Therefore, since it is neither possible nor necessary to provide services to every drug-abusing offender, referral decisions must be made regarding whether an offender's drug-related problem are serious enough to warrant treatment. Furthermore, when serious problems are identified, referral decisions must also be made regarding the most appropriate type and intensity of treatment. An objective screening and referral protocol, on the other hand, can serve to provide a consistent means of identifying abuse offenders most likely to benefit from limited treatment resources. From this point of view, the main purpose of this research aims to design the referral protocols and screening tools available to interventions within the criminal justice system, in order to identify legal eligibility and preliminary general suitability for entry into the treatment program This paper consists of four sections. The first describes the state-of-the-art and the limits in the current criminal justice system to treat drug-abusing offenders, and discusses what should be done and changed to improve the effective responding in offender recidivism and to enhance therapeutic interventions within the criminal justice procedures. The second explores the comparative analysis of three offender groups treated by different types of correctional setting through the self-reported questionnaire. The third provides a comprehensive overview of most recent drug courts developed in the several western jurisdictions(particularly, in the United States and Canada but also in the United Kingdom and Australia) that supports the therapeutic interventions(or treatments) as a effective means to reduce illegal use and recidivism among drug-abusing offenders. The final section enumerates the principles of effective for treatment, demonstrate the screening tools devised from the findings of three-groups investigations on recidivism, and suggest therapeutic interventions and policies work best for different types of offender, particularly those that specialize in treating drug-dependent offender.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,625
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,017

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,265 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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