Exploring the education background for children and young people sentenced to custody in England and Wales
Notice bibliographique
Résumé
Crime and offending by children and young people has received attention in political, academic and media rhetoric for decades. Concerns over the offending behaviour of children and young people in adolescence, resulted in the Government developing strategies (for example, Transforming Youth Custody – Putting education at the heart of detention) to reduce the offending and re-offending of children and young people. The Transforming Youth Custody report found 50 per cent of children and young people aged 15-17 years-old were entering custody with literacy levels the equivalent of children aged 7-11 years-old. From the children and young people entering custody, 18 per cent had statements of special educational needs and 36 per cent of young men ceased attending school at 14 years-old. Figures from the Transforming Youth Custody report, support research conducted by Bryan (2004) that children and young people aged between 18 and 21 years-old in YOI has a high proportion of language difficulties. Such concerns highlight the importance of exploring the educational background of children and young people entering custody and the importance of addressing educational issues before children and young people enter custody. By completed a retrospective case file analysis on a representative cohort of children and young people in custody, the researcher will explore the educational background of children and young people entering custody in the United Kingdom. Findings from this analysis are complemented by a questionnaire implemented to discover children and young people’s views of. By exploring the educational background of children and young people in the United Kingdom, this research will highlight the role of education in promoting desistance.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| 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 ».