Healing Lodges: A Strong Predictor Of Success In Canada & Recommendations Moving Forward
Notice bibliographique
Résumé
In response to the vast overrepresentation of Indigenous peoples in Canadian corrections, the Correctional Service of Canada (CSC) developed initiatives that are intended to provide Indigenous offenders with culturally appropriate services to address their unique needs and reduce the number of Indigenous offenders in corrections. There is strong statistical evidence that validate the notion that culturally specific healing programs can improve the recidivism rates of Indigenous offenders post-release. In turn, this suggests that Indigenous spiritual healing has the capacity to address risk factors and prevent high recidivism rates (Milward, 2011, p. 47). However, healing lodges lack the capacity to effectively deliver culturally appropriate programming to offenders. This systematic literature review examines relevant articles and studies that confirm the effectiveness of healing lodges on Indigenous offenders risk of recidivism. As promising healing lodge sound in terms of deterring offenders away from crime, healing lodges are under-funded, under-staffed, and lack appropriate resources to effectively administer culturally specific programs to Indigenous offenders who need it most. It is recommended that the CSC allocate government funding to support such initiatives and provide greater resources to Indigenous offenders in the system to ensure healing lodges are being utilized. It is recommended that legislature and policy makers revise the Corrections and Conditional Release Act and that the CSC provides Elders, Indigenous communities and Indigenous offenders with more freedom to effectively facilitate traditional healing methods.
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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 | 0,012 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,002 |
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 ».