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Enregistrement W2038858443 · doi:10.1080/14999013.2011.577138

The Legacy of D. A. Andrews in the Field of Criminal Justice: How Theory and Research Can Change Policy and Practice

2011· article· en· W2038858443 sur OpenAlexaff
J. Stephen Wormith

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Forensic Mental Health · 2011
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychopathy, Forensic Psychiatry, Sexual Offending
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCriminal justiceCriminologyIntervention (counseling)Economic JusticeField (mathematics)PsychologyFoundation (evidence)SociologyPolitical scienceLawEngineering ethicsEngineeringPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Donald Andrews’ overarching goal in the field of criminal justice was to assist offenders in changing their antisocial behavior. His means of doing so was to assist criminal justice agencies and their practitioners by changing the manner by which they worked with offenders. Beginning with the principles of differential association and social learning theory, Andrews crafted his own version of the psychology of criminal conduct (PCC). As a result of PCC, terms like “criminogenic needs” and “risk-need-responsivity” (RNR), which he coined and then researched extensively, have become commonplace in the lexicon of corrections. But that is only the beginning of his legacy. Translating theory to practice and then implementing it in countless criminal justice agencies represents his second monumental contribution to correctional and forensic psychology. The tools he developed were vital to his linking assessment with intervention and his translating theory and research to policy and practice. He also insisted that these efforts be conducted in a humane and just manner.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,508
Score d'incertitude au seuil0,286

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,171
Tête enseignante GPT0,503
Écart entre enseignants0,331 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations35
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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