Managing correctional treatment for reduced recidivism: A meta‐analytic review of programme integrity
Notice bibliographique
Résumé
Purpose. Although issues surrounding programme integrity and implementation seem intuitively appealing as important contributors to effective correctional programming, they have been relatively ignored within the extant literature. The present meta‐analysis provided the first systematic examination of these issues by exploring their impact on recidivism reduction in correctional treatment programmes. Methods. A meta‐analysis was conducted on 273 tests of the effectiveness of correctional treatment programmes that were extracted from various human service programmes. Indicators of programme integrity reviewed included several management variables (i.e. selection, training and clinical supervision of service deliverers), evaluator involvement, presence of training manuals, monitoring of treatment delivery, and using a small sample of clients. Results. Overall, the meta‐analyses revealed that programme integrity provided an independent source of enhanced programme effectiveness, even when controls were introduced for other variables (e.g. involved evaluator and sample size). Conclusions. Consistent with previous research, the present study demonstrated that the positive contributions of programme integrity were limited to the enhancement of the effects of human service programmes consistent with the principles of risk, need, and general responsivity. However, the relatively poor reporting of programme integrity indicators within primary studies necessitates that evaluators and programme deliverers alike ensure that this information is included in future evaluations to provide an even greater understanding of the influences of integrity.
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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 | 0,016 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».