Examining the Impact of Case Management in Vancouver’s Downtown Community Court: A Quasi-Experimental Design
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Problem solving courts (PSC) have been implemented internationally, with a common objective to prevent reoffending by addressing criminogenic needs and strengthening social determinants of health. There has been no empirical research on the effectiveness of community courts, which are a form of PSC designed to harness community resources and inter-disciplinary expertise to reduce recidivism in a geographic catchment area. METHOD: We used the propensity score matching method to examine the effectiveness of Vancouver's Downtown Community Court (DCC). We focused on the subset of DCC participants who were identified as having the highest criminogenic risk and were assigned to a case management team (CMT). A comparison group was derived using one-to-one matching on a large array variables including static and dynamic criminogenic factors, geography, and time. Reductions in offences (one year pre minus one year post) were compared between CMT and comparison groups. RESULTS: Compared to other DCC offenders, those triaged to CMT (9.5% of the DCC population) had significantly higher levels of healthcare, social service use, and justice system involvement over the ten years prior to the index offence. Compared to matched offenders who received traditional court outcomes, those assigned to CMT (n=249) exhibited significantly greater reductions in overall offending (p<0.001), primarily comprised of significant reductions in property offences (p<0.001). CONCLUSIONS: Our findings indicate that CMT achieved significantly greater reductions in recidivism than traditional court among offenders with complex needs and high numbers of previous offences. Limitations of this research include a non-experimental design and one year follow up. Strengths include a robust matching process and extensive client level data spanning multiple sectors. Further research is needed to replicate the observed outcomes, to investigate the extension of community courts to settings with divergent offender needs and local resources, and to estimate potential cost avoidance attributable to this intervention.
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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 | 0,013 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».