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Enregistrement W2752232869 · doi:10.1002/cbm.2053

Criminal thinking shifts among male prisoners participating in a cognitive‐based education programme

2017· article· en· W2752232869 sur OpenAlexfundno aff
Cody Warner, Timothy B. Conley, Riley Murphy

Notice bibliographique

RevueCriminal Behaviour and Mental Health · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCriminal Justice and Corrections Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPacific Institute for the Mathematical Sciences
Mots-clésRecidivismPsychologyEntitlement (fair division)RationalisationIntervention (counseling)CurriculumCognitionPrisonSocial psychologyCriminologyPsychiatryPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Many prisoners rationalise criminal behaviour, and this type of thinking has been linked to recidivism. Correctional programmes for modifying criminal thinking can reshape how offenders view themselves and their circumstances. AIM: Our aim was to test whether participation in a cognitive-based curriculum called Steps to Economic and Personal Success (STEPS) was associated with changes in criminal thinking. METHODS: The STEPS curriculum is delivered in 15 video-based facilitated classes. A pre-intervention/post-intervention survey design was applied to 128 adult male prisoners who completed the programme. Criminal thinking was measured by the Texas Christian University Criminal Thinking Scale, a self-report instrument with the six domains: entitlement, justification, power orientation, cold heartedness, criminal rationalisation and personal irresponsibility. RESULTS: Participants had lower scores in most of the criminal thinking domains after the intervention than before, with largest reductions in justification and power orientation. CONCLUSION: Findings provide evidence that attitudes to crime can be changed in a correctional setting, and the programme under study shows promise as an effective intervention for changing these attitudes among prisoners. Future research should build on these findings to examine whether and how such changes are related to desistance from offending behaviours. Copyright © 2017 John Wiley & Sons, Ltd.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,504
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,434
Écart entre enseignants0,339 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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