Urgent issues and prospects in correctional rehabilitation practice and research
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The aim of this paper is to identify some of the urgent issues currently confronting criminal justice policymakers, researchers and practitioners. To this end a diverse group of researchers and clinicians have collaborated to identify pressing concerns in the field and to make some suggestions about how to proceed in the future. The authors represent individuals with varying combinations of criminal justice research, professional training (e.g. social work, criminal justice, criminology, social work, clinical psychology) and clinical orientation, and experience. The paper is comprised of 13 commentaries and a subsequent discussion based on these reflections. The commentaries are divided into the categories of explanation of criminal behaviour, clinical assessment and correctional intervention, and cover issues ranging from the role of clinical expertise in treatment, problems with risk assessment to the adverse effects of social oppression on minority groups. Following the commentaries, we summarize some of their key themes and briefly discuss a number of major issues likely to confront the field in the next 5–10 years.
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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 | 0,216 | 0,273 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,042 |
| Communication savante | 0,033 | 0,037 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,030 | 0,023 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 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 ».