The effectiveness of restorative justice programs: A meta-analysis of recidivism and other relevant outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Restorative justice is an alternative approach to traditional legal system programming that focuses on repairing harm and enhancing client accountability. Despite the proliferation of restorative justice programs, research suggests that their effectiveness depends on various factors such as program type and methodological quality of the studies. The goal of this study was to synthesize the research on the effects of restorative justice in reducing recidivism as well as improving other outcomes for male and female adult clients. Information from 27 studies examining 34 unique samples was included in the meta-analysis. Results indicated that restorative justice programs were associated with significant and small reductions in general recidivism but not violent recidivism. In addition, restorative justice programs resulted in greater victim and client satisfaction, victims’ views of procedural justice, and client accountability compared to traditional legal system approaches. There were significant sample, study, and program moderators that influenced the effects of restorative justice in reducing recidivism outcomes. Taken together, the results over the past 40 years of research provide minimal support for the effectiveness of restorative justice programs in reducing recidivism overall and highlight the importance of considering moderating factors when evaluating and improving the effectiveness of restorative justice programs. Notably, this meta-analysis clearly demonstrates restorative justice’s effectiveness in improving other relevant outcomes for clients and victims.
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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 | 0,030 | 0,066 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,047 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».