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Enregistrement W4214925166 · doi:10.1177/00938548221078002

A Meta-Analysis of the Effects of Wilderness Therapy on Delinquent Behaviors Among Youth

2022· article· en· W4214925166 sur OpenAlexaff
Natalie Beck, Jennifer S. Wong

Notice bibliographique

RevueCriminal Justice and Behavior · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueOutdoor and Experiential Education
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésJuvenile delinquencyMeta-analysisWildernessModerationPsychologyClinical psychologyPoison controlHuman factors and ergonomicsInjury preventionDevelopmental psychologyMedicineSocial psychologyEnvironmental healthEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of the present meta-analysis was to determine the effectiveness of wilderness therapy in addressing youth delinquency. A systematic review of the literature was conducted using 27 electronic databases and numerous gray literature sources, surveying literature published from 1990 to 2020. The search identified 189 potential studies for inclusion, resulting in a final study pool of 11 studies contributing 14 effect sizes from a total sample of 1,874 treatment youths. Both self-reported delinquency and caregiver-reported delinquency were examined using separate random-effects models. Pooled analyses yielded large, positive, and significant effects of 0.832 and 1.054 respectively, indicating that wilderness therapy is potentially an effective tool for addressing delinquent behaviors among youth. Limitations of the study include a lack of moderator analyses due to the small sample sizes. Wilderness therapy is a promising form of diversion programming and further investigation into this treatment modality is warranted.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,768
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,108
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,269 · 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'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

Citations17
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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