Intervening to Prevent Repeat Offending Among Moderate- to High-Risk Domestic Violence Offenders
Notice bibliographique
Résumé
Clear directions about best strategies to reduce recidivism among domestic violence offenders have remained elusive. The current study offers an initial evaluation of an RNR (Risk, Needs, and Responsivity)-focused second-responder program for men accused of assaulting their intimate partners and who were judged as being at moderate to high risk for re-offending. A quasi-experimental design was used to compare police outcomes for 40 men attending a second-responder intervention program to 40 men with equivalent levels of risk for re-offense who did not attend intervention (comparison group). Results showed that there were significant, substantial, and lasting differences across groups in all outcome domains. In terms of recidivism, rates of subsequent domestic-violence-related changes were more than double for men in the comparison group as compared with the intervention group in both 1-year (65.9% vs. 29.3%) and 2-year (41.5% vs. 12.2%) follow-up. Changes in the rates of arrest were consistent with reductions in men's general involvement with police, with men in the intervention group receiving fewer charges for violent offenses, administrative offenses, and property offenses over the 2 years following intervention than men in the comparison group. Not surprisingly, these differences result in a much lower estimated amount of police time with intervention men than for comparison men. Results are discussed with reference to the possible impact of sharing information with men about their assessed risk for re-offending within a therapeutic justice context.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».