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Enregistrement W4307269972 · doi:10.3138/cjccj.2022-0022

Effectiveness of 12 Types of Interventions in Reducing Juvenile Offending and Antisocial Behaviour

2022· article· en· W4307269972 sur OpenAlexvenueno aff
David P. Farrington, Hannah Gaffney, Howard White

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Criminology and Criminal Justice/La Revue canadienne de criminologie et de justice pénale · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBullying, Victimization, and Aggression
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionIntervention (counseling)PsychologyJuvenile delinquencyJuvenileBest practiceDeterrence (psychology)Parent trainingDeterrence theoryCrime preventionApplied psychologyCriminologyClinical psychologyMedical educationMedicinePsychiatryPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The main aim of this article is to summarize the best available evidence (from systematic reviews) of the effectiveness of 12 types of interventions in reducing juvenile offending and antisocial behaviour. In the interests of making the results widely understandable to researchers, practitioners, policy makers, and the general public, all effect sizes are converted into percentage decreases in antisocial behaviour or offending. Based on the most important systematic review in each category, the most effective interventions are parent training, focused deterrence, child skills training, cognitive–behavioural therapy, mentoring, and family therapy. Anti-bullying programs, anti-cyberbullying programs, and pre-court diversion programs are quite effective, while school exclusion reduction, after-school programs, and boot camps are least effective. The good news is that, based on estimated reductions in offending, intervention programs are usually found to be much more effective than is commonly believed (based on other measures).

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,012
Bibliométrie0,0070,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations18
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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