Promoting disengagement: Effects of a gang intervention and exiting Program on negative police contacts
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
To address gang involvement in British Columbia, Canada, the Gang Intervention and Exiting Program (GIEP) was developed to assist individuals in leaving the gang lifestyle. The GIEP uses an individualized case management approach including external service referrals and is delivered by police officers and civilian case managers. The current study examines GIEP impacts on total negative police reports, as well as violent, weapons, and drug trafficking/production offences. Outcomes were assessed using a single group repeated measures design on the population of clients served from program inception (November 2016) to December 2021 ( n = 155). Population-averaged generalized estimating equations (GEEs) were implemented to examine the change in total negative police reports and violent, drug, and weapons offence count over time. Longitudinal analyses found significantly fewer police reports 12-, 18-, 30-, and 36-months post-entry when compared to the 6-month period preceding program entry. Findings also suggest a decrease in violent offending at 24-and 36-months post-entry, as well as in drug trafficking/production offences at 12-, 18-, and 30-months post-entry. No impact was found for weapons offences. Overall findings suggest that an individualized approach to providing services and supports can be effective for reducing negative police contacts and criminality among gang-involved individuals. • The Gang Intervention and Exiting Program reduced negative police contacts. • Males had a significant reduction in police contacts, while females did not. • The intervention resulted in a significant reduction in violent and drug offences. • An individualized exiting approach can be effective for reducing gang involvement. • Gang exiting interventions combining police and civilians are a promising approach.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle