The role of mental health and specific responsivity in juvenile justice rehabilitation.
Notice bibliographique
Résumé
Understanding the role that mental health issues play in justice-involved youth poses challenges for research, policy, and practice. While mental health problems are generally not risk factors for criminal behavior according to the risk-needs-responsivity (RNR) framework of correctional psychology practice, prevalence rates are very high and RNR principles suggest that mental health as a responsivity variable may moderate the success of interventions targeted to criminogenic needs. In this study we investigated the relationships among mental health status, criminogenic needs treatment, and recidivism in a sample of 232 youth referred for court-ordered assessments and followed through their community supervision sentence (probation). Youth with mental health needs were no more likely than youth without these needs to reoffend, regardless of whether those needs were treated. Youth who received mental health treatment also more frequently had their criminogenic needs matched across several domains, suggesting an association between mental health treatment and intermediate treatment targets. However, mental health did not moderate the effect of criminogenic needs treatment: youth who had a greater proportion of criminogenic needs targeted through appropriate services were less likely to reoffend, regardless of mental health status. Findings are consistent with the RNR stance that, within a correctional context in which the primary goal of intervention is preventing recidivism, treatment for mental health needs should be in addition to criminogenic needs treatment, not in replacement of it. They also point to the need for continued research to understand precisely how mental health treatment interacts with intervention targeting criminogenic needs. (PsycINFO Database Record
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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 | 0,002 | 0,007 |
| 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 | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».