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Enregistrement W2106124767 · doi:10.1177/0093854814549595

Examining Implementation of Risk Assessment in Case Management for Youth in the Justice System

2014· article· en· W2106124767 sur OpenAlexaff
Michele Peterson‐Badali, Tracey A. Skilling, Zohrah Haqanee

Notice bibliographique

RevueCriminal Justice and Behavior · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychopathy, Forensic Psychiatry, Sexual Offending
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental HealthUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRecidivismPsychological interventionEconomic JusticeRisk assessmentPsychologyPoison controlApplied psychologyHuman factors and ergonomicsSuicide preventionNeeds assessmentOccupational safety and healthRisk managementInjury preventionCriminal justiceComputer securityMedicineBusinessEnvironmental healthCriminologyPsychiatryComputer sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research on implementation of a case management plan informed by valid risk assessment in justice services is important in contributing to evidence-based practice but has been neglected in youth justice. We examined the connections between risk assessment, treatment, and recidivism by focusing on the individual criminogenic needs domain level. Controlling for static risk, dynamic criminogenic needs significantly predicted reoffense. Meeting individual needs in treatment was associated with decreased offending. However, there is “slippage” in the system that reduces practitioners’ ability to effectively address needs. Even in domains where interventions are available, many youth are not receiving services matched to their needs. Implications and limitations of findings are discussed.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,444
Score d'incertitude au seuil0,605

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,311 · 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

Citations80
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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