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Enregistrement W4407179160 · doi:10.1177/02697580251314901

Apology–forgiveness in restorative justice: Victims’ experiences with justice-involved youth

2025· article· en· W4407179160 sur OpenAlexaffabout
Laura MacDiarmid

Notice bibliographique

RevueInternational Review of Victimology · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueForgiveness and Related Behaviors
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRestorative justiceForgivenessEconomic JusticeCriminologyVictimologyPoison controlPsychologyHuman factors and ergonomicsSuicide preventionSocial psychologyPolitical scienceSociologyMedical emergencyMedicineLawChild abuse

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The exchange of apology and forgiveness in restorative justice is regarded as an important marker of symbolic reparation that is imbued with ritual significance. Despite this, how victims assess the sincerity of such remedial work has received limited empirical focus. It also remains unclear what role, if any, apologies play in precipitating victim forgiveness in restorative justice. The current study prioritizes victims’ experiences in Youth Justice Committees , a programme model of restorative justice in Canada, to explore the apology–forgiveness cycle. Analysis of data collected through 14 semi-structured interviews with victims who participated in 16 restorative justice programmes reveals that, for an apology to be deemed sincere, it requires the youth to accept responsibility for the harm, to express affect that conveys their recognition of the harm, and to take steps to make amends. In many instances, a sincere apology prompted forgiveness from the victim; however, the trajectory from apology to forgiveness was not always sequential. Results are discussed considering factors – such as the role of parents/guardians, age, and offence severity – that mediate the likelihood of apology and forgiveness in restorative justice programmes with justice-involved youth.

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)0,006
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0090,008
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,360 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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