Factors Associated with Treatment Compliance and its Effects on Retention among Participants in a Court-Mandated Treatment Program
Notice bibliographique
Résumé
Drug treatment court (DTC) programs have been implemented and promoted in American as well as Canadian judicial systems as an effective tool for reducing criminal recidivism rates. An evaluation of the program in Toronto revealed that the drug court participants' substance abuse and criminal behaviors are reduced while they are under the drug courts' jurisdiction, and to some extent recidivism is reduced after participants leave the program. However, while we know from the literature that there are positive effects of the program, the characteristics of drug-dependent offenders who benefit the most from the DTC are less clear. The main purpose of this study was to understand where the prediction from literature, that compliance determines success in treatment, fails. Thus, study participants were divided into two groups: 1) those who might normally be expected to not comply yet who do in the long run (unexpected retention, UR); and 2) those who might normally be expected to comply, but who do not (unexpected expulsions, UE). Discriminant function analysis showed that participants considered UR were subject to conditions of social disadvantage yet quite motivated; whereas UE participants had no housing concern, no indication of family problems, but had additional criminal justice involvement at an early stage of the program. Implications for strengthening DTCs as well as suggestions for future research in the drug treatment and drug court fields are discussed.
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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 | 0,005 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».