Screening offenders for risk of drop‐out and expulsion from correctional programmes
Notice bibliographique
Résumé
Purpose. The goal of the present research was to develop a screening measure to assist in identifying offenders at risk for drop‐out or expulsion from correctional programmes. Methods. Non‐Aboriginal male offenders ( N = 5,247) were randomly divided into a development sample ( N = 2,617) and a validation sample ( N = 2,630). In the development sample, individual predictors were identified through univariate and multivariate analyses, weighted based on their relationship with drop‐out/expulsion, and combined into a composite measure we called the drop‐out risk screen (DRS). Results. The DRS consists of five items, including static and dynamic risk factors for recidivism as well as motivation for intervention. It significantly predicted drop‐out/expulsion in the development sample (area under the receiver operating characteristic curve [AUC]= .72) and performed similarly in the validation sample (AUC = .70). Conclusions. The results indicate that the DRS is a valid screening instrument for risk of drop‐out/expulsion. Prior to commencement of a treatment programme, offenders with high scores on the DRS could be more thoroughly assessed and, if necessary, targeted with pre‐treatment efforts to increase their motivation and general readiness for treatment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».