Notice bibliographique
Résumé
Gender-specific programming is viewed as essential to effective work with girls and women in the juvenile justice and criminal justice systems. Gender-specific programming can be defined as treatment that is especially designed to meet the needs of persons based on biological, psychological, and social needs unique to one’s gender. Regarding female offenders, the three strongest arguments for gender specific programming are women’s unique biology, cultural role expectations and vulnerabilities, and gendered pathways into crime. This entry identifies resources that pertain to working with girls and women who are in the criminal justice system, some confined in institutions, others participating in community correctional programs. There are few books and articles specific to social work in this specialized field, and most of the material derives from the criminal justice and feminist literature. Although there is extensive literature on recommended treatment for female offenders, the gap between theory and practice is large. Some of the literature in this entry derives from Canadian and British sources—a fact reflective of the research being done in progressive correctional counseling—and concerns treatment innovations in the system and writings on deficiencies in the treatment. That girls and women in trouble with the law have special needs is a major theme throughout all the literature. Helpful therapeutic strategies that are contained in the listings in this article are restorative justice, transcendental meditation, and strengths-based and trauma-informed practices. Because of the heavy involvement of girls and women with substance use and mental disorders in the criminal justice system, whole sections on these topics are included as well as a section on co-occurring disorders. Where possible, the selected readings contain material related to treatment interventions with female offenders.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,004 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».