Offender Diversion Into Substance Use Disorder Treatment: The Economic Impact of California’s Proposition 36
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We determined the costs and savings attributable to the California Substance Abuse and Crime Prevention Act (SACPA), which mandated probation or continued parole with substance abuse treatment in lieu of incarceration for adult offenders convicted of nonviolent drug offenses and probation and parole violators. METHODS: We used individually linked, population-level administrative data to define intervention and control cohorts of offenders meeting SACPA eligibility criteria. Using multivariate difference-in-differences analysis, we estimated the effect of SACPA implementation on the total and domain-specific costs to state and county governments, controlling for fixed individual and county characteristics and changes in crime at the county level. RESULTS: The additional costs of treatment were more than offset by savings in other domains, primarily in the costs of incarceration. We estimated the statewide policy effect as an adjusted savings of $2317 (95% confidence interval = $1905, $2730) per offender over a 30-month postconviction period. SACPA implementation resulted in greater incremental cost savings for Blacks and Hispanics, who had markedly higher rates of conviction and incarceration. CONCLUSIONS: The monetary benefits to government exceeded the additional costs of SACPA implementation and provision of 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 | 0,000 |
| 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 ».