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Enregistrement W7042924281

Revisiting “what works”: A systematic review of Correctional Service of Canada offender treatment programs across time

2012· other· en· W7042924281 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueSwinburne Research Bank (Swinburne University of Technology) · 2012
Typeother
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTrypanosoma species research and implications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRecidivismRehabilitationReferralService (business)Economic JusticeProgram evaluationCriminal justiceDriver rehabilitationSuicide prevention
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rehabilitation and successful reintegration of offenders into the community is one of the primary goals of the Canadian justice system. As such, a comprehensive examination of the effectiveness of offender treatment programs across time will help to identify those factors that are directly related to successful offender treatment implementation and effectiveness. This review involves a systematic statistical examination of the past 40 years of offender treatment programs delivered through Correctional Service of Canada, using publically available documents. The effect size of several variables are examined to assess their impact on overall recidivism rates, including training of correctional personnel, referral criteria, and program drop-out rates. The results of this review critically assess advances in federal correctional programming practices and evaluation. Results are compiled to examine how program effect sizes have shifted with the changing landscape of offender rehabilitation over the last four decades, which started as small-scale efforts to build effective programming before advancing to the widespread implementation of manualized programs. An integrative discussion outlines lessons learned for future approaches to offender rehabilitation and successful implementation of contemporary offender programming.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,526
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,278 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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