Drug Treatment Courts: A Quantitative Review of Study and Treatment Quality
Notice bibliographique
Résumé
The effectiveness of drug courts has been the subject of numerous studies, and three major meta-analyses have examined many of these studies in regard to two main factors: (1) study quality and (2) treatment quality. The current study examines these two factors more closely. Study quality was assessed using the Collaborative Outcome Data Committee Guidelines (CODC); studies were rated as “rejected,” “weak,” “good,” or “strong” based on methodological quality. Drug court treatment quality was assessed by evaluating adherence to the principles of Risk-Need-Responsivity (RNR). The RNR principles have been previously shown to mediate the effectiveness of offender treatment across various offender groups and a variety of criminogenic needs. In total, 96 studies were reviewed and assessed according to study and treatment quality. Results found that the study quality of the literature is poor and that this accounts for much of the variability in findings seen across studies. Furthermore, analyses revealed that although adherence to the RNR principles was poor, increasing adherence to RNR resulted in more effective treatment of offenders and reduced recidivism. Using only methodologically acceptable studies, the least biased estimate of the effectiveness of drug courts in reducing recidivism was found to be approximately 8%.
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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 | 0,105 | 0,328 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,032 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».