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Enregistrement W4395042927 · doi:10.1177/26338076241247856

Approaches for supporting youth dually involved in child protection and youth justice systems: An international policy analysis

2024· article· en· W4395042927 sur OpenAlexaboutno aff
Rubini Ball, Susan Baidawi, Anthony J. Fitzgerald

Notice bibliographique

RevueJournal of Criminology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueChild Welfare and Adoption
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAustralian Research Council
Mots-clésEconomic JusticeChild protectionPolitical scienceCriminologyPsychologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The high representation of children involved across both child protection and youth justice systems remains a pressing concern. Contributing factors include unnecessary police intervention for behavioural difficulties in residential care, and deficient systems integration particularly between child protection and youth justice. Policy reforms in the past 15–20 years have aimed to prevent and address this concern across jurisdictions such as Australia, New Zealand, Canada, the United Kingdom, and the United States of America. The study offers an updated review and analysis of these policies, targeting researchers, policymakers, and practitioners in the field. Examination of selected available policies identified four main strategies utilised: joint practice protocols, policies aimed at reducing the criminalisation of children in out-of-home care, crossover court lists, and specialised practice models like the Crossover Youth Practice Model (CYPM). There is promising evidence for some approaches, notably the CYPM, however, most suffer from a lack of implementation and outcomes evaluation, insufficient diversity considerations, and minimal inclusion of lived experience in design and implementation. Findings suggest future policy reforms should prioritise the development of whole-of-government strategies, involve children's perspectives, emphasise prevention, restorative and diversionary responses, multi-agency collaboration, ongoing support for implementation, and rigorous evaluation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,404
Score d'incertitude au seuil0,251

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,176
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,186 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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