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Enregistrement W2888250511 · doi:10.1177/0093854818794754

Barriers to Service Provision for Justice-Involved Youth

2018· article· en· W2888250511 sur OpenAlexafffundabout
Anjani Kapoor, Michele Peterson‐Badali, Tracey A. Skilling

Notice bibliographique

RevueCriminal Justice and Behavior · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychopathy, Forensic Psychiatry, Sexual Offending
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental HealthUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaUniversity of Toronto
Mots-clésRecidivismReceiptIntervention (counseling)OddsService (business)Economic JusticePoison controlHuman factors and ergonomicsPsychologySuicide preventionOccupational safety and healthInjury preventionMedicinePsychiatryEnvironmental healthBusinessLogistic regressionPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite robust evidence for the efficacy of the Risk-Need-Responsivity (RNR) framework, the needs of youth on community supervision, as identified by risk–need assessments, are frequently not reflected in the services they receive. Potential barriers to recommended service were examined in 219 Canadian youths who were court-ordered to receive forensic assessments. Decreased service was associated with certain criminogenic needs (e.g., antisocial attitudes, substance abuse) that were treatment impeding in nature. Lower treatment receipt was also associated with youth whose parents were detached from the probation process. Furthermore, odds of recidivism increased when youth experienced more lifestyle destabilizers, capacity issues, and systemic barriers, even after accounting for the effect of receiving intervention for identified criminogenic needs. Results suggest the importance of addressing both criminogenic and noncriminogenic factors during probation sentences and call for greater adherence to, and expansion of, the responsivity principle to include the assessment and management of destabilizing and systemic factors.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,518
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,291 · 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.

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

Citations27
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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