Offenders on judicial orders: Implications for evidence-based risk management in policing
Notice bibliographique
Résumé
There is little known about individuals who serve judicial protective orders called Section 810.1 and 810.2 peace bonds. Many Canadian police services provide supervision of these individuals, who are deemed high risk for violence, yet little research has been done on community supervision by police. The current study profiles the characteristics of 45 adult supervisees who were serving 810.1 and 810.2 orders and supervised by a local police service. The findings indicate that a majority of these individuals have experienced childhood abuse and neglect, lack high school education, were exposed to parental alcoholism, and demonstrated evidence of mental health problems. Further, and perhaps less surprising, they had remarkable histories for criminal behaviour, in terms of frequency, severity, and antisocial behaviour. Most of the individuals had criminogenic risk factors and responsivity issues that required attention at the start of their supervision. This study highlights the high needs of individuals under judicial orders and provides insight into the level of resources needed to supervise them. Implications for training law enforcement in applying effective principles of rehabilitation and risk assessment are discussed.
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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 | 0,083 | 0,237 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,009 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».