Reducing criminal recidivism in Alaska: The Set Free Model
Notice bibliographique
Résumé
Crime associated with problematic substance use remains a defining characteristic in the United States criminal justice system. In Alaska, a perennial leader in US criminal recidivism rates, thousands of formerly incarcerated individuals continue to commit crimes and misuse drugs and alcohol following their release from incarceration. The total cost of these crimes to victims and Alaska’s criminal justice system is over $2.3 billion annually. The Set Free Model is a comprehensive intervention addressing the primary risk factors of criminal recidivism within an innovative therapeutic campus environment. Occurring within a four-phase operational framework for an average of 6 to 18 months, participants engage in a suite of services proven to reduce further criminal recidivism. These services include certified peer support, supportive housing, co-occurring substance use disorder treatment, career placement, intensive case management, and positive community reintegration. Over an 18-month period, the nonprofit treatment agency Set Free Alaska provided the Set Free Model to a sample of 32 formerly incarcerated adults at high risk of criminal recidivism. Participants displayed a 21.8% recidivism rate compared with the current rate of 66.4%. Treatment engagement rates significantly improved compared with traditional outpatient rates (94.7% vs. 66.7%). Employment rates were also remarkable compared with national employment rates at 1-year postrelease (100% vs. 37%). Validated calculations indicate the sample population may achieve $6.25 million in cost savings and net economic benefits. Evaluation results indicate the model possesses significant potential to reduce criminal recidivism and should be further expanded and evaluated.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,001 |
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 ».