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Enregistrement W3204812783 · doi:10.1111/fcre.12600

The Family Resolutions Specialty Court (<scp>FRSC</scp>): An Evidence‐Informed Court‐Based Innovation

2021· article· en· W3204812783 sur OpenAlexaff
Marsha Kline Pruett, Jonathan Alschech, Talia Feldscher

Notice bibliographique

RevueFamily Court Review · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFamily Dynamics and Relationships
Établissements canadiensSmiths Detection (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoparentingEmpirical evidenceProcess (computing)Dispute resolutionSpecialtyPsychologyLawPublic relationsSocial psychologyPolitical scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article looks at how four distinct programs contributed to the family law evidence‐base supporting the desirability, effectiveness and cost‐effectiveness of family dispute resolution programs. The central program discussed is the Family Resolutions Specialty Court (FRSC), an alternative court‐based means of settling child‐related legal disputes. FRSC is based on research evidence, but it also incorporates clinical experience and wisdom along with empirical evidence. Evidence from similar models informed the development of the program, which was then shaped by a community process to reflect local laws, procedures and values. This maximized the potential for its acceptance in the community and its sustainability. Initial results demonstrate that parents and practitioners are highly satisfied with the program, and that parents reported better coparenting and parent–child relationships. To be effective, the parents had to be held accountable to each other and the court process. A process evaluation (research about the program) led to programmatic and procedural changes to serve the needs of parents in high conflict or with other special needs. FRSC provides a prime example of how to utilize science‐based evidence to adapt evidence‐informed programs to a local community in which it can thrive.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,245
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,111
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,266 · 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'étudeSans objet
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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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