The impact of training and coaching on the development of practice skills in youth justice: findings from Australia
Notice bibliographique
Résumé
Introduction A number of studies have found that the skills and practices of probation and parole officers, and others who supervise offenders in the community, have an impact on the recidivism rates of offenders under supervision. Studies in Australia, Canada, the United Kingdom and the United States have found that when probation officers use particular supervision skills, offenders under their supervision have recidivism rates as much as 60% lower than offenders supervised by workers who do not use these skills (Trotter, 2013). The impact applies to both reoffending and compliance with conditions. The argument presented in the literature is not that correctional interventions always work, but that appropriate forms of intervention can be effective. In a review of meta-analysis of treatment effectiveness, Andrews and Bonta (2006, p 329) argued that appropriate treatment led to reductions in recidivism of ‘a little more than 50 percent from that found in comparison conditions’. Effective practice skills My review of studies on the effectiveness of offender supervision (Trotter, 2013) found that the studies identified similar supervision skills as being effective. These include role clarification, prosocial modelling and reinforcement, problem solving, cognitive-behavioural techniques and relationship factors. These skills are generally more effective when used with medium- to high-risk offenders (Trotter, 2013). Role clarification Work with offenders involves what Ronald Rooney (2009) and Jones and Alcabes (1993) refer to as client socialisation, or what others have referred to as role clarification (Trotter, 2015). One aspect of role clarification involves helping the client to accept that the worker can help with the client's problems even though the worker has a social control role. Other aspects of role clarification involve exploring the client's expectations, helping the client to understand what is negotiable, the limits of confidentiality and the nature of the worker's authority. Some research has been undertaken on this issue in mental health (Videka-Sherman, 1988) and in child protection (Trotter, 2004). Less work has been done in corrections settings, although several studies (for a review, see Trotter, 2013) found that role clarification skills were part of a group of skills that related to reduced reoffending by probationers.
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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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».