MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2782752020 · doi:10.1177/1043986217750426

Contingency Management Programs in Corrections: Another Panacea?

2018· article· en· W2782752020 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Contemporary Criminal Justice · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychopathy, Forensic Psychiatry, Sexual Offending
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPanacea (medicine)AccountabilityContingencyNoticeContingency managementMantraPunishment (psychology)Contingency theoryPublic relationsBest practicePunitive damagesBusinessPolitical sciencePsychologyComputer scienceLawSocial psychologyKnowledge managementIntervention (counseling)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The mantra of best practices in corrections, while well intended, may lead to iatrogenic consequences. Community corrections and prisons are under increasing pressures to manage their caseloads; moreover, the current accountability and get-tough agenda in corrections demands offenders take on more responsibility for their behaviors. As a consequence, we predict more episodes of “panaceaphilia” or quick fix solutions because corrections jurisdictions in the United States are under tremendous pressure to handle their populations at this point in time. In this article, we focus on contingency management programs as the potential next panacea, not because they do not have a proven track record of success, but because they require highly skilled staff and make great demands upon correctional agencies’ decision-making practices. To help counteract panaceaphilia from happening with contingency management, we describe the theory and practice of contingency management, the demands they place on programmers, the type of research needed to evaluate their effectiveness, and how to prevent these programs from turning into punitive punishment regimes.

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.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,514
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,107
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,244 · 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