Measuring Success: An Evaluability Assessment for the Grand Forks Domestic Violence Court
Notice bibliographique
Résumé
First implemented in the 1990s, specialized domestic violence courts represent one of several solutions developed to improve the response to domestic violence and enhance services for victims (Collins et al., 2021). Other solutions have included mandatory arrest and prosecutorial no-drop policies as well as increased funding support for victim services. There are reportedly over 300 DVCs in the United States as well as 50 in Canada and 100 in the United Kingdom (Eley, 2005; Gutierrez et al., 2016; Hemmens et al., 2020; Home Office, 2008; Tutty & Koshan, 2013). Based on input from a variety of key stakeholders including judges, state’s attorneys, public defense, court administration, and Community Violence Intervention Center (CVIC) staff in 2016, a specialized Domestic Violence Court (DVC) was formally established in Grand Forks (GF) in 2018. It is currently the only DVC court in the state. The GFDVC is a post-conviction specialty court whereby convicted individuals are required to participate in an orientation, intervention programming (such as New Choices facilitated by CVIC), and regular review hearings with Judge Jason McCarthy or Judge Jay Knudson. The goals of the program include increased communication and safety for victims as well as increased compliance and recidivism reduction for the perpetrators. This evaluability assessment briefly summarizes relevant outcome literature pertinent to DVCs, reports the current availability of data maintained by CVIC, and provides short-term and long-term recommendations.
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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 | 0,066 | 0,159 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».