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Enregistrement W3217477023 · doi:10.1080/0886571x.2022.2038340

“We are Still Running around with the Same Rules, but We are Not the Same We Were 20 Years Ago” – Exploring the Perceptions of Youth Justice Professionals on Secure Training Centres

2022· article· en· W3217477023 sur OpenAlexaff
Claire Paterson‐Young

Notice bibliographique

RevueResidential Treatment for Children & Youth · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCriminal Justice and Corrections Analysis
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesUniversity of Northampton
Mots-clésPerceptionEconomic JusticePsychologyTraining (meteorology)Public relationsApplied psychologyInternet privacyCriminologyPolitical scienceLawComputer scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Debates on the incarceration of children in residential settings has been ongoing for decades, with the United Nations Convention of the Rights of the Child and academic literature acknowledging that custody is not in the best interest of the child. In England, the problems associated with placing children in custody have been documents since 1999 and, nearly twenty years later, a BBC Panorama exposed the abuse of children at the hands of staff in the same Secure Training Center. This paper examines staff’ and other professional perceptions as to the purpose and direction of Secure Training Centers, youth custodial environments, through thematic analysis of semi-structured interviews with staff members employed in Secure Training Centers and other professionals in the youth justice sector (i.e. Social Workers, Youth Offending Officers and Managers). It seeks to identify perceptions on the purpose and challenge of Secure Training Centers in supporting children who have experiences adverse circumstances resulting in trauma. It illustrates the need for embedding trauma-informed “Child First” approaches in Secure Training Centers, and youth custodial environments globally, to enable staff to adequately support children to build empowering relationships.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0150,023
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0010,003
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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,236 · 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'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

Citations0
Publié2022
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Résumé présentoui

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