Are Police-Led Social Crime Prevention Initiatives Effective? A Process and Outcome Evaluation of a UK Youth Intervention
Notice bibliographique
Résumé
Police-led interventions with “at-risk” young people raise a number of debates around policing in society including the allocation of resources at a time of fiscal austerity, the extent to which the police should prioritize the safety and well-being of young people, and the role that the police should take in preventing youth crime. This article explores the impact and effectiveness of a police-led social crime prevention initiative in England. It adopts the QUALIPREV approach by Rummens, Hardyns,Vander Laenen, and Pauwels on behalf of the European Crime Prevention Network to analyze the data allowing for a detailed and replicable analysis of core aspects including police engagement, risk management, offending rates, and police–community relations. Drawing on comparisons between the UK case study and previous studies on police-led social crime prevention projects in Australia and Canada, this article identifies a number of common challenges for schemes of this nature including problems with multiagency working, developing a clear project identity, unequal resources across different locations, and the difficulty in recruiting and retaining volunteers. However, there were also significant benefits to such schemes, including positive impacts on offending rates, engagement of at-risk young people, and wider benefits to the communities within which the young people live, including participation, volunteering, and reduction in risks of community harm. A cost–benefit analysis also shows such schemes have the potential to offer significant savings to the criminal justice system as a whole.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,023 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».