Moving the Needle: A Qualitative Evaluation of Implementation Fidelity in Reentry Programming
Notice bibliographique
Résumé
The state of... has notable rates of incarceration and probation combined, with a rate of.. per people. With …residents on probation, the state has systems of confinement within and outside of prison that compare internationally. This state holds a reputation of having the harshest mass punishment laws when it comes to systems of confinement, lead post-offending individuals to pathways back into incarceration. Various research and evaluation studies demonstrate what works when reintegrating groups from prison to community, but there is limited understanding of how reentry programming and its interventions are working and to what degree, beyond quantified success. This study explores the direct experiences of program stakeholders in four facility sites at a reentry program in... Using qualitative evaluation methods to ascertain program fidelity at each of reentry sites, I explore what program recipients and staff members at the program believe affect their environment of a successful transition. Findings implicate the need for additional training in staff members, as well as organizational and inter-organizational dialogue with diverse community member groups that allow for individual-based resource provision and community investment. The data suggests links between paraprofessional staff members’ histories in substance misuse and program participants’ feelings of trust, identity, and safety.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».