Do Domestic Violence Courts Work? A Meta-Analytic Review Examining Treatment and Study Quality
Notice bibliographique
Résumé
Domestic violence courts (DVCs) have become an increasingly popular model in the problem-solving court system. To date, there have been no efforts to summarize the extant literature regarding the impact of DVCs on recidivism. The present study is a meta-analysis of 20 DVC outcome studies reporting on 26 unique DVC samples. The results indicated that DVCs are having a positive impact (i.e., lower odds) on general recidivism (odds ratio [ OR ] = .81, 95% CI [0.68, 0.98], k = 18) as well as domestic violence recidivism ( OR = .81, 95% CI [0.67, 0.97], k = 21), compared to domestic violence offenders processed through the traditional court system. These results, however, became nonsignificant when considering studies of sound methodological quality (as assessed by the Collaborative Outcome Data Committee guidelines). The study also conducted a preliminary investigation of treatment quality (adherence to risk, need, and responsivity [RNR] principles) in the DVC literature. The results indicated that adherence to the RNR principles was low but significantly related to greater treatment effects. Future research should aim to increase the quality of evaluation designs and the courts should look to existing offender rehabilitation literature to inform best practices with domestic violence offenders.
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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 | 0,031 | 0,112 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,023 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 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 ».