An examination of the risk management of high-risk sex offenders under a section 810.1 or 810.2 order in British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Recognizance orders obtained under Sections 810.1 (sexual offences against children) and 810.2 (serious personal injury offence) of the Cnminal Code have been increasingly used to supervise warrant-expiry sex offenders in the community.However, the challenges of supervising these offenders remain virtually uncanvassed in the literature.This study seeks to address that gap by examining the challenges associated with the risk management of sex offenders under 810 orders in British Columbia.Qualitative data from seventeen interviews with criminal justice practitioners involved in the case management of these offenders were analyzed.Content analysis revealed that sex offenders under 810 orders are multi-risk, multi-needs, and require multi-interventions, which are often inadequately resourced or inaccessible in the community.The general unavailability of resources to address their multi-needs creates constraints on case management and reintegration.A difficult reintegration process may destabilize their risk factors, creating high-risk situations to reoffend.Implications of these findings are discussed.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».