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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 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)0,074
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,108
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil0,392

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0740,108
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0050,005
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 Opus0,111
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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