A Review of Canine-Assisted Interventions for Youth Involved in the Criminal Justice System
Notice bibliographique
Résumé
Given the complex risk factors associated with youth offending, a comprehensive approach is needed to support the reintegration of incarcerated youth. Canine-assisted interventions (CAIs), involving structured, facilitator-guided programs with dogs, have emerged as a strategy to promote human well-being while sometimes attending to animal wellness. This scoping review, conducted following the Joanna Briggs Institute methodology, examines the characteristics and benefits of CAIs for youth aged 12–17 involved in the criminal justice system. This review included studies published in English through 2024, focusing exclusively on dog-based interventions. Studies were sourced from databases and grey literature between 1998 and 2020. This review maps program designs, objectives, participant profiles, practitioner qualifications, dog roles, and reported outcomes for the youth participants and dogs. Findings reveal that some studies reported improved participant behavioural, psychological, and social outcomes, while few found no significant differences or noted symptom worsening. Some studies noted that training dogs in a CAI may boost their chances of adoption. Gaps include non-standardized terminology, need for more research, inadequate handler training, and insufficient focus on animal welfare. The study concludes that standardized protocols, enhanced handler training, and rigorous program evaluation are essential for ethical and effective CAI implementation that contributes to the well-being and successful reintegration of youth following incarceration.
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 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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 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 ».