High Conflict Intervention Programs in Alberta: A Review and Recommendations
Notice bibliographique
Résumé
This project has reviewed five programs developed and administered by Alberta Justice that deal with complex family law cases. In addition to reviewing relevant literature from other jurisdictions, several data collection strategies were implemented to answer the research questions identified in Section 1.2.1. Specifically, data were collected using the following methodologies: telephone interviews with program managers; review of Family Justice Services files; survey of stakeholders including judges/justices, lawyers, psychologists, social workers, and others; and an analysis of FOCIS evaluation forms supplied by Alberta Justice. Overall Program Success The information collected for this project clearly indicates that Alberta’s programs for high conflict families are successful. Respondents to the Stakeholder’s Survey were very positive about all the programs: a substantial majority thought that the programs were effective in reducing conflict, saving court time and costs, and facilitating settlements in both the short- and long-term (see Chapter 5.0). The Family Justice Services file reviews indicated that, for each program, the number of court orders decreased in the period following the intervention. Moreover, this decrease continued up to 30 months post-intervention (see Chapter 4.0). Participants who attended FOCIS were overwhelmingly positive about the program (see Chapter 6.0). They felt that they were more knowledgeable about the topics covered following completion of the course, that the coverage of the topics was “just right,” and that the course leaders were clear, easy to understand, and knowledgeable. A clear affirmation of the success of the program is the finding that 96% of participants said that they would recommend FOCIS to others. Issues Arising from the Review and Associated Recommendations Family Justice Services Files In conducting the Family Justice Services file review, it was apparent that the completeness of the files varied substantially across programs and locations. This lack of information limited the amount of data that could be collected from the files. Fortunately, obtaining access to the CASES and JOIN systems ameliorated this problem somewhat. The lack of complete data may well affect service provision, as well as research.
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 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 | 0,018 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».