Promoting disengagement: Effects of a gang intervention and exiting Program on negative police contacts
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.Methods: 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.Results: 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.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».