The (Dubious?) Benefits of Second Chances in Batterer Intervention Programs
Notice bibliographique
Résumé
In batterer intervention programs, there are conflicting recommendations about best practices for responding to client dropout. Risk management philosophies emphasize the importance of swift and sure sanctions for failure to comply with program attendance requirements. In contrast, change theory emphasizes the importance of providing clients with multiple opportunities to engage in treatment. To clarify the implications of each of these philosophies, the current study examined rates of program dropout, reinstatement, and completion in a consecutive sample of 294 probation-mandated clients referred to a large batterer intervention program. Just over half (53.7%) of men completed intervention on their first attempt. Over the 2-year follow-up study period, 73 clients were reinstated once by the intervention program, 23 clients were reinstated twice, and 5 clients reinstated three (or more) times. Reinstated clients were, in general, more similar to men who failed to complete than those who completed on their first attempt. Although rates of dropout at each reentry point were quite high (56% to 80%), 32 of the 73 (43.7%) reinstated clients eventually completed. There were significant costs associated with providing clients with additional chances to complete the program, with successful reinstatement requiring an average of 7.55 phone calls to clients, 3.82 phone calls to referral agents, one letter, and 0.73 in-person meetings. Results are discussed in terms of practice and policy implications of risk management and change theory approaches to dropout.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».