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Enregistrement W2770476016

‘Listen to us’ - Exploring the perceptions of young people on the impact of custody

2017· article· en· W2770476016 sur OpenAlexaff
Claire Paterson‐Young, Richard Hazenberg, Meanu Bajwa‐Patel

Notice bibliographique

RevueNECTAR - Northampton Electronic Collection of Thesis and Research (University of Northampton) · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueChild Welfare and Adoption
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionRecidivismPsychologyEconomic JusticeAnxietyPresentation (obstetrics)PerceptionSocial psychologyCriminologyPolitical scienceLawMedicinePsychiatry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Persistent attention on children and young people in the United Kingdom has been characterised by the growing anxiety of threatening and rebellious young people, termed by Pearson (1983) as ‘respectable fears’. This growing anxiety has resulted in expansion of the youth justice system, with emphasis on developing effective and sustainable youth offending interventions to reduce recidivism and enhance outcomes for young people (Nevill and Lumley, 2011). The process for developing effective and sustainable custodial interventions rely on output and outcome data, with limited importance placed on understanding the wider impact (e.g. education, relationships, non-cognitive skills etc.). Using an adapted sequential research design, the researcher adopted a mixed methodological approach fuelled by a desire to facilitate the active participation of young people in custody. This conference presentation disseminates findings from the semi-structured interviews conducted with young people in custody. To ensure children and young people have a voice in the youth justice process, the researcher seeks to demonstrate how the perceptions of young people on impact can be useful for organisations engaged in youth justice interventions. This paper makes an original contribution to knowledge through the identification of suitable data collection methods for identifying the wider impact of custody, specifically in Secure Training Centres.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,009
Communication savante0,0070,006
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,274 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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