Criminal Justice Drug Abuse Treatment Studies (CJ-DATS): A Comparison of Two Reentry Strategies for Drug Abusing Juvenile Offenders, 2003-2009 [United States]
Notice bibliographique
Résumé
Despite progress in reducing crime, crime rates among juveniles, particularly non-white juveniles, remain high. A number of programs have been developed to address the process of reintegration into the community, known as aftercare, through resource efficiency, recidivism reduction, and public safety. This study attempts to evaluate the relative effectiveness of two strategies, extant aftercare services (AS) and Cognitive Restructuring (CR), in order to determine the differential effects on juveniles with varying problem profiles. 236 baseline interviews took place, after which 118 individuals were assigned to CR and 118 to AS. They were then interviewed at three months, two weeks prior to completion of the treatment, and nine months after the completion of the treatment. The two treatments were then compared for relative effectiveness and for relative quality of integration into the juvenile justice system. This data is public use. There are 62 variables and 65 cases in Recruitment(DS1). Intake (DS2) has 444 variables and 187 respondents. The Three Month Follow-Up (DS3) has 319 variables and 159 respondents. Finally, there are 319 variables and 137 respondents in the Nine Month Follow-Up (DS4).
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».