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Enregistrement W4415655233 · doi:10.1080/01924036.2025.2580489

Does house arrest impede the working alliance between probation officers and their clients? A comparison of home detention and probation cases

2025· article· en· W4415655233 sur OpenAlexafffundabout
Michael Weinrath, Katharina Maier, Bilguundari Enkhtugs

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Comparative and Applied Criminal Justice · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCriminal Justice and Corrections Analysis
Établissements canadiensUniversity of Winnipeg
Organismes subventionnairesCanadian Bar Association
Mots-clésAllianceWork (physics)Criminal justicePower (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For serious offences, or for offenders with significant prior criminal histories, home detention offers an alternative to incarceration. House arrest nvolves a restrictive curfew that many offenders perceive as punitive, but probation officers must still establish rapport and secure compliance. One tool for assessing the therapeutic relationship, or working alliance, is the Working Alliance Inventory (WAI). This study compares WAI scores between probation and home detention cases in an urban Canadian setting (N = 186) and examines the association of working alliance ratings with gender, race, age, education, employment status, time under supervision, offence type, prior criminal history, and probation failure. Participants generally reported strong, positive relationships with their probation officers. No significant associations were found between WAI scores and type of supervision (probation vs. home detention), demographic factors, offence type, or length of supervision. Past supervision failure was associated with lower WAI scores, and this difference was statistically significant, though not large in effect size. Future qualitative research is recommended to gain deeper insights into the dynamics of probation officer – client relationships.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,445
Score d'incertitude au seuil0,884

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,317 · 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'étudeObservationnel
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
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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