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Enregistrement W2073782001 · doi:10.1080/13552600.2010.544415

Ever-increasing circles: A descriptive study of Hampshire and Thames Valley Circles of Support and Accountability 2002–09

2011· article· en· W2073782001 sur OpenAlexaboutno aff
Andrew Bates, Ron Macrae, Dominic Williams, Carrie Webb

Notice bibliographique

RevueJournal of Sexual Aggression · 2011
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychopathy, Forensic Psychiatry, Sexual Offending
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAccountabilityPsychologyPrisonConvictionIntervention (counseling)Suicide preventionPoison controlCriminologyPolitical scienceLawMedicinePsychiatryEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper gives a history of Hampshire and Thames Valley (HTV) Circles, an organisation which recruits, trains and supports volunteer members of the public who are formed into small groups meeting weekly to provide support and monitoring of post-conviction sex offenders (Core Members) in the community. It describes the origins of Circles of Support and Accountability in Canada and gives an account of its implementation in the UK and a summary of the findings of the previous study of the first 16 HTV Circles Core Members in 2006 and some discussion about the challenges inherent in evaluating this kind of community-based and volunteer-led intervention. It describes demographic data on 60 Core Members followed-up for an average period of 36.2 months, including offence and sentence category, treatment history and statistically assessed risk of reconviction. It provides evidence of progress by these Core Members across a range of dynamic risk factors, as well as information on sexual reconviction, recall to prison and dropout from Circles. Three case studies provide details of Circles practice in community risk management of sex offenders. The paper discusses proposed areas of further research into Circles work, as well as the development of new techniques for measuring and managing dynamic risk factors displayed by Core Members in the community.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,113
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,252 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations39
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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