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Enregistrement W4285358712 · doi:10.51317/ecjpgc.v3i1.267

Effect of Counselling on Recidivism of Prison Inmates in Nakuru Government Prison, Kenya.

2021· article· en· W4285358712 sur OpenAlexaff
Rute Morara Julius Ndung'u Ikenye Alice Omondi.

Notice bibliographique

RevueJournal of Psychology and Behavioral Sciences · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCriminal Justice and Corrections Analysis
Établissements canadiensSaint Paul University
Organismes subventionnairesUniversity of Oxford
Mots-clésRecidivismPrisonGovernment (linguistics)Thematic analysisPsychosocialPsychologyPopulationData collectionClinical psychologyQualitative researchPsychiatryMedicineCriminologyEnvironmental healthSociologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study evaluated the effect of counselling on the recidivism of prison inmates in Nakuru Government prison. This study was guided by the Social Control Theory. The study population was 100 recidivists from Nakuru prison. The Census method was used to reach the study population. A questionnaire was used as the data collection tool. The pilot study was conducted for the purpose of testing the tools' reliability before they were adopted for the actual research. Quantitative data was analysed using Statistical Package for Social Sciences (SPSS), and the qualitative data were analysed using thematic analysis. Since this is sensitive research, the ethical considerations for such studies were observed throughout the study. The study findings revealed that counselling played a minimal role in enabling prisoners to overcome psychological challenges. The study concluded that counselling does not play a more significant role in reducing recidivism among inmates. Counselling does not help prisoners overcome psychosocial challenges that may trigger criminal behaviour. Enhancement of counselling should be done for it to be helpful to prisoners by reducing recidivism. The study concluded that enhancement of counselling and spiritual rehabilitations should be done.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,380 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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