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Enregistrement W2886635939 · doi:10.1177/0306624x18794279

Maintaining an Effective Circle: Volunteer Experiences of Operational Aspects of Circles of Support and Accountability

2018· article· en· W2886635939 sur OpenAlexaboutno aff
Giulia Lowe, Gwenda M. Willis

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Offender Therapy and Comparative Criminology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSexual Assault and Victimization Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAccountabilityTraining (meteorology)PsychologyPerceptionVolunteerSocial supportMedical educationActive supportApplied psychologySocial psychologyNursingMedicinePolitical scienceGovernment (linguistics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Circles of Support and Accountability (CoSA), trained volunteers support an individual convicted for sexual offenses to reintegrate safely into the community. Developed in Canada, CoSA has been established in many jurisdictions with a growing number of volunteers; however, little is known about whether the training and support provided meets volunteer needs. Using a mixed-methods approach, the aim of the present research was to explore New Zealand CoSA volunteer experiences of the training and support they received and their perceptions about what contributed to the effective operation of a circle. In total, 18 volunteers took part in an interview and 23 volunteers completed a questionnaire. The findings found a mixed response to the training and support received, whereby some volunteers thought the training and support was adequate, whereas other felt the training support they received was inadequate. Findings also illustrate that adequate training, having access to a circle coordinator, selecting the right volunteers and core member, clear communication, and setting up boundaries were important factors in maintaining an effective circle. Findings are discussed in terms of implications for the training and support offered to current and future volunteers, as well as for maintaining the effectiveness of future circles.

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 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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,413
Score d'incertitude au seuil0,594

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,209
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,212 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations6
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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