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Enregistrement W4414127656 · doi:10.1080/23774657.2025.2557027

Organizational Cultures and Conditional Sentences: Balancing Rehabilitation and Control in Community Supervision

2025· article· en· W4414127656 sur OpenAlexaffabout
Elsa Euvrard, And Chloé Leclerc

Notice bibliographique

RevueCorrections · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Work Education and Practice
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRehabilitationControl (management)Community-based rehabilitationAction (physics)Organizational culture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article explores how organizational cultures shape the implementation of conditional sentences in community-based supervision agencies in Quebec. Conditional sentences, designed as an alternative to incarceration, embody a dual objective: punishment and rehabilitation. Through ethnographic research conducted in eight agencies, the study identifies three organizational styles along a continuum: care-oriented, monitoring-focused, and hybrid. These styles reflect varying priorities in balancing the punitive and rehabilitative aspects of conditional sentences. The findings reveal that agency culture is deeply influenced by spatial organization, intervention tools, and collaborative practices. For example, care-oriented agencies prioritize trust-building and community reintegration, while monitoring-focused agencies emphasize compliance and control. Hybrid agencies attempt to balance both goals, underscoring the complex tension inherent in conditional sentences. Additionally, local contexts – urban or rural – significantly shape the availability of resources and the dynamics of collaboration with external partners. This research underscores the importance of viewing agencies as social systems that mediate between broader judicial policies and individual practices. It highlights how localized organizational cultures influence the practical implementation of conditional sentences, offering insights for policymakers and practitioners. Emphasizing rehabilitation within these frameworks could transform conditional sentences into effective tools for community-supervised person reintegration, addressing both societal safety and rehabilitation goals.

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)0,013
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 enseignants0,416
Score d'incertitude au seuil0,827

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0120,015
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,329 · 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

Citations0
Publié2025
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