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Enregistrement W4398180514 · doi:10.1002/car.2875

‘Then I Met This Lovely Police Woman’ Young People's Experiences of Engagement with the Criminal Justice System

2024· article· en· W4398180514 sur OpenAlexafffundabout
Rosaleen McElvaney, Delphine Collin‐Vézina, Ramona Alaggia, Megan Simpson

Notice bibliographique

RevueChild Abuse Review · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCriminal Justice and Corrections Analysis
Établissements canadiensCarleton UniversityUniversity of TorontoMcGill University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésCriminal justiceEconomic JusticeCriminologyPsychologySociologyLawPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Young people's voices detailing how they experienced engagement with the criminal justice system following child sexual abuse, what was helpful or unhelpful and how services can be improved to minimise secondary victimisation and maximise the potential for healing are largely absent from the research literature. This paper draws on semi‐structured interviews with a culturally diverse sample (n = 47) of young people aged 14 to 25 across Ireland and Canada about their experiences of disclosure and engagement with systems. Data were collected pertaining to experiences engaging with law enforcement personnel using thematic analysis with a trauma‐informed lens. The research identified three key themes: the importance of feeling safe through kindness, transparency and being believed; the importance of having a say; and the importance of timely court processes. The study builds on the small body of qualitative research illustrating young people's lived experiences of engaging with the criminal justice system and provides empirical support for promoting a trauma‐informed approach in how police engage with young people. Guidance is offered for police professionals on how to engage with adolescents following sexual abuse.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0060,007
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,288 · 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'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'admission3
Résumé présentoui

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