Real-world use of the risk–need–responsivity model and the level of service/case management inventory with community-supervised offenders.
Notice bibliographique
Résumé
The risk-need-responsivity model (RNR; Bonta & Andrews, 2017) has become a leading approach for effective offender case management, but field tests of this model are still required. The present study first assessed the predictive validity of the RNR-informed Level of Service/Case Management Inventory (LS/CMI; Andrews, Bonta, & Wormith, 2004) with a sample of Atlantic Canadian male and female community-supervised provincial offenders (N = 136). Next, the case management plans prepared from these LS/CMI results were analyzed for adherence to the principles of risk, need, and responsivity. As expected, the LS/CMI was a strong predictor of general recidivism for both males (area under the curve = .75, 95% confidence interval [.66, .85]), and especially females (area under the curve = .94, 95% confidence interval [.84, 1.00]), over an average 3.42-year follow-up period. The LS/CMI was predictive of time to recidivism, with lower risk cases taking longer to reoffend than higher risk cases. Despite the robust predictive validity of the LS/CMI, case management plans developed by probation officers generally reflected poor adherence to the RNR principles. These findings highlight the need for better training on how to transfer risk appraisal information from valid risk tools to case plans to better meet the best-practice principles of risk, need, and responsivity for criminal behavior risk reduction. (PsycINFO Database Record
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».