Rehabilitation group coparticipants’ risk levels are associated with offenders’ treatment performance, treatment change, and recidivism.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Exposure to antisocial others within treatment group sessions may have negative impact. We extend prior research with adolescents by examining rehabilitation group composition among adult male incarcerated offenders. METHOD: Data were gathered from institution files of rehabilitation completers (N = 1,832; M age = 33.5; 19% Aboriginal, 68% Caucasian), including general, substance, violent, and sex offenders. Capacities for treatment (including motivation, learning ability, and inhibitory control) were gathered from intake assessments. At the beginning and end of rehabilitation, providers rated program performance. Risk for recidivism and postrelease recidivism were gathered from official files, up to 3 years following release. RESULTS: Group effects accounted for up to 40% of variance in program outcomes. Group features (average group participant risk to reoffend and risk score diversity) significantly interacted with treatment capacities to explain program outcomes. Most models revealed a dampening effect whereby the positive association between capacities and outcome was reduced in groups of higher risk and more risk diverse coparticipants. Group composition typically accounted for 30-38% of variance between groups, but total variance in outcome explained was generally small. Higher average group risk predicted postrelease recidivism among family violence offenders. CONCLUSIONS: Coparticipants should be considered when researching and providing group programs to adult offenders, with specific attention toward how positive outcomes may be attenuated in the presence of criminogenic coparticipants.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».