Gender, Trauma, and the Use of Trauma, Diversity and Inclusivity Principles During Probation and Parole Supervision
Notice bibliographique
Résumé
Martinson (1974) argued that Nothing Works in the rehabilitation of justice impacted individuals. In response, Andrews and Kiesling (1980) developed a set of core correctional practices (CCPs) that could be used by probation and parole officers to enhance correctional outcomes for justice impacted individuals. More recently, trauma responsive approaches have emerged as another hypothesized effective strategy for dealing with justice impacted individuals who experience high levels of trauma (Miller & Najavits, 2012). This study investigates the nature and prevalence of probable traumatic experiences among justice impacted individuals on probation with a focus on gender differences (N ≈ 329). The study also investigates if probation and parole officers who were recently trained in a model of community supervision that blends trauma responsiveness with core correctional practices—the Ontario Ministry of the Solicitor General’s Made-in-Ontario Core Correctional Practices (CCP) Model of Community Supervision- are more likely to apply trauma, diversity and inclusivity (TDI) principles in their interactions with clients after the training. The study uses client case notes prepared by probation and parole officers. Results showed that despite women reporting significantly higher probable trauma, trauma-informed approaches were applied similarly across gender groups. In addition, TDI implementation was consistent regardless of trauma status in the context of CCP. This highlights the need for more targeted trauma-informed approaches based on individual needs rather than a generalized application of trauma-informed intervention. The opinions and views expressed in this report reflect those of the author and not the Ontario Ministry of the Solicitor General. Sohaila Abdelhadi contributed intellectually to the research, prepared the poster from their thesis work, and managed its submission. All authors contributed to data collection and coding.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».