Emotional Dynamics in Youth Justice Committees: Exploring Victim Experiences in Restorative Practice
Notice bibliographique
Résumé
The current study examines victim experiences in Youth Justice Committees (YJCs), a program model of restorative justice. Legislated under the Canadian Youth Criminal Justice Act (YCJA) (2003), YJCs provide an opportunity for victims to have a voice in the criminal justice process and encourage young persons to acknowledge and repair the harm caused. While victims are included in youth justice legislation, there is comparatively limited empirical research to account for what victim participation looks like in practice or how victims assess their experiences in YJCs. Furthermore, there has been little research that accounts for how interactional dynamics during YJCs impact victim outcomes. To address these gaps in the literature, I draw from the sociology of emotions and foreground the role of apology-forgiveness to provide a conceptual framework to understand the role of emotion for victims in restorative justice. Data collection occurred across four program sites in Ontario and consisted of 23 interviews with victims and program coordinators, as well as two observations of YJCs. Findings suggest that YJCs are well positioned to address the needs presented by victims following harm; however, victim participation in YJCs is relatively uncommon. Furthermore, while victims are motivated to participate in YJCs to receive symbolic restitution, not all victims receive an apology, or view the apology provided as sincere. The remedial work involved in delivering an effective apology reflect victim considerations such as acceptance of responsibility, expressions of remorse, and efforts to repair the harm. I show how perceptions of apology sincerity impact emergent outcomes along dimensions of shared morality, emotional energy, and forgiveness. Lastly, I present three types of conference processes to demonstrate how preparation, communicative competence, and the presence of parents or guardians, shape conference outcomes. Overall, my findings contribute to a more robust understanding of how restorative justice works for victims, while considering important constraints that reflect the operationalization of restorative justice in the youth criminal justice system.
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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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,009 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».