LAW ENFORCEMENT PERCEPTIONS OF YOUTH DIVERSION: A CASE STUDY OF THE DURHAM REGIONAL POLICE SERVICE
Notice bibliographique
Résumé
Enacted in 2003, the Youth Criminal Justice Act (YCJA) began the transition into a new era of youth justice in Canada (Bala 2015). As a result, the CJS saw a drastic increase in the use of extrajudicial measures and decrease in the use of courts and custodial sentences for minor offences (Bala 2003). The YCJA’s emphasis on the use of alternative measures has produced many favourable outcomes for youth offenders, the legal system, and society (Bala 2015). Despite favourable outcomes, when police officers—the gatekeepers of the CJS—hold unfavourable attitudes towards diversion, diversionary measures are applied in an inconsistent manner (Schulenberg 2015; Marinos and Innocente 2008; Prenzler and Hayes 2000; Maclure Campbell and Dufresne 2003; Lurigio and Skogan 1994; Skogan 2008; Lumb and Brezeale 2003). Considering that the overall success of pre-charge diversion programs is limited to a police officer’s willingness to apply diversionary measures, this study explores the perception and attitudes of Durham Regional Police Service (DRPS) officers around the DRPS Youth Diversion Program (YDP). An original 41-item anonymous online survey was administered to 36 DRPS officers. Findings from the survey suggest that officers generally hold favourable views of the YDP and are willing to engage with the YDP. Officers are knowledgeable of the YDP and believe that their diversion-related training is sufficient. That said, findings also indicate that officers require additional training in order for the YDP to be implemented as it was intended by the YCJA.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».