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Enregistrement W2725078016 · doi:10.1108/jcp-04-2017-0021

An evaluation of strength-based approaches to the treatment of sex offenders: a review

2017· review· en· W2725078016 sur OpenAlexaff
William L. Marshall, Liam E. Marshall, Mark E. Olver

Notice bibliographique

RevueJournal of Criminal Psychology · 2017
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychopathy, Forensic Psychiatry, Sexual Offending
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanWaypoint Centre for Mental Health CareKingston Health Sciences Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRecidivismOriginalityOutcome (game theory)Value (mathematics)PsychologyGeneralized linear modelActuarial scienceEconometricsStatisticsSocial psychologyClinical psychologyEconomicsMathematicsMathematical economics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The purpose of this paper is to note the basis for the emergence of strength-based approaches (SBA) to the treatment of sex offenders and point to Tony Ward’s Good Lives Model (GLM) as the impetus for these developments. Design/methodology/approach Next, the authors outline the elements of the GLM and of other SBAs. The features of various ways to evaluate treatment programs are discussed and this is followed by an examination of the evidence bearing on the value of the GLM and other SBAs. Findings The authors note that the effects of the GLM are limited to within treatment indices as, to date, there are no long-term outcome evaluations of the model on reducing recidivism. Indeed, there appears to be only one such study of an alternative SBA program. Originality/value The authors conclude that additional outcome studies are needed to evaluate the utility of the switch away from deficit-focused approaches to strength-based models of treatment.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,947
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,002
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,679
Tête enseignante GPT0,539
Écart entre enseignants0,139 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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