Capturing Change: Validation of the Client Change Scale with the Correctional Service of Canada Community
Notice bibliographique
Résumé
Ideally, when an individual enters the Criminal Justice System there is a belief and expectation that they will, over time and through intervention, change from the individual who perpetrated the crime(s) to a law-abiding citizen, upon being released to the community.However, there are currently few measures of justice-involved person (JIP) change that have established validity with regards to predicting post-program or post-release outcomes.The Client Change Scale (CCS) is a risk-relevant, desistance-oriented approach consistent with the Transition Model of Offender Change (Serin & Lloyd, 2009).The purpose of this research was to validate the CCS with a sample of 390 JIPs under community supervision by the Correctional Service of Canada (CSC).The mixed-method, retrospective file reviews suggest that the CCS reflects acceptable psychometric properties, predicts, and in some cases incrementally predicts, post-release outcomes.The findings suggest that the CCS also has utility with predicting supervision type (discretionary versus statutory) and differentiates based on programming assignment status.The qualitative findings suggest that the information available in the Offender Management System (OMS) at CSC is sufficient for scoring the items on the CCS, though the sources of information vary depending on the constructs.The results are promising and support prospective studies using the CCS in both programming and supervision contexts with larger samples, including women and diverse JIP samples.Taken together, the CCS appears to be a useful new assessment of change that will help decision-makers to make more defensible and accurate decisions regarding transfers to reduced security, discretionary release, programming requirements, and supervision needs.
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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 | 0,006 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».