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Enregistrement W2804842836 · doi:10.3138/cjccj.2017-0020.r2

Culturally Relevant Programming versus the Status Quo: A Meta-analytic Review of the Effectiveness of Treatment of Indigenous Offenders

2018· review· en· W2804842836 sur OpenAlexaffvenue
Leticia Gutierrez, Nick Chadwick, Kayla A. Wanamaker

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Criminology and Criminal Justice/La Revue canadienne de criminologie et de justice pénale · 2018
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychopathy, Forensic Psychiatry, Sexual Offending
Établissements canadiensPublic Safety Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousRecidivismMeta-analysisPsychological interventionCriminal justiceStatus quoPopulationPsychologyOddsCriminologySociologySocial psychologyMedicinePsychiatryPolitical scienceDemographyLogistic regressionLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The over-representation of Indigenous peoples in criminal justice systems internationally remains a critical issue. Some have argued that replacing generic services with culturally relevant programming would be an effective strategy to address this problem. This meta-analysis examines the effectiveness of culturally relevant programs for Indigenous offenders compared to conventional programs. Results based on seven studies (N=1,731) indicate Indigenous offenders who participate in these programs have significantly lower odds of recidivism (odds ratio=0.72) compared to Indigenous offenders who participate in generic programs. Although considerable methodological limitations were observed in the studies reviewed, the results of this meta-analysis are consistent with the concept of specific responsivity and the notion that treatment effectiveness is maximized when the learning environment is engaging and relevant. Additional research of higher methodological quality is needed to further evaluate culturally relevant programs and determine with greater confidence how correctional interventions best work for this population.

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)0,039
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,992
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,039
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,011
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,250
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,149 · 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.

Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations47
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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