The Risk–Need–Responsivity Model of Assessment and Human Service in Prevention and Corrections: Crime-Prevention Jurisprudence
Notice bibliographique
Résumé
The general personality and social psychology underlying the Risk–Need–Responsivity (RNR) model of rehabilitation recognizes the importance of the personal, interpersonal, and relatively automatic sources of control over human behaviour as well as the power of cognitive-social-learning approaches to interpersonal influence in many social settings. In terms of both prediction and intervention, the RNR model has impressive but limited research support and is widely implemented, albeit with mixed support in routine correctional practice. This article suggests that RNR and the psychology that underlies it may also assist justice agencies and the courts through crime-prevention jurisprudence (CPJ). Always in the context of ethical, legal, just, and otherwise normative interventions, the first task is to help keep low-risk cases low risk and not interfere with existing strengths. The second task is to identify moderate and higher-risk cases and arrange crime-prevention activities consistent with ethical, legal, and just applications of the principles of RNR. Not the least of the benefits is the provision of an evidence-based set of crime-prevention practices as well as a language system that will facilitate inter-agency and intra-agency communication both within and outside of the justice, court, and correctional systems.
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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 | 0,011 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,020 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».