A Study of Volunteers in Community- Based Restorative Justice Programs
Notice bibliographique
Résumé
Les programmes de justice réparatrice (JR) axés sur la collectivité dépendent grandement des bénévoles pour accomplir différentes tâches, y compris animer les conférences de cas. Nous avons mené un sondage auprès de76bénévoles de 12 programmes de JR en Colombie-Britannique, au Canada, afin de: (1) définir les caractéristiques des bénévoles; (2) documenter leur participation à la JR; (3) mesurer les motivations qui les poussent à travailler bénévolement; (4) explorer les compétences qui, à leur avis, sont utiles; (5) documenter la formation qu’ils ont reue; et (6) déterminer les facteurs influant sur leur satisfaction quant aux rôles qu’ils jouent. L’étude a été guidée par un modèle conceptuel du processus de bénévolat en JR. Nous avons découvert que les bénévoles en JR sont surtout des femmes blanches d’un certain âge. Les bénévoles sont principalement recrutés par le bouche à oreille et sont motivés par leur poursuite des idéaux associés àla JR. Même s’ils possèdent de nombreuses compétences et qualités, les bénévoles ont reçu une formation leur permettant d’offrir un éventail de services. Enfin, les bénévoles sont en général satisfaits de leurs rôles dans les programmes de JR. Ces résultats ont des conséquences sur le recrutement des bénévoles, leur formation et le maintien de l’effectif. Mots clés: justice réparatrice, bénévolat, animateur en médiation Community-based restorative justice (RJ) programs rely heavily on volunteers to perform a range of duties, including facilitating case conferences. We surveyed 76 volunteers from 12 RJ programs throughout British Columbia, Canada, in order to (1) identify the characteristics of volunteers, (2) document their involvement in RJ, (3) measure their motivations to volunteer, (4) explore the skills they perceive to be useful, (5) document the training they receive, and (6) determine the factors that influence satisfaction with their roles. This study was guided by a conceptual model of the RJ volunteer process. We found that RJ volunteers comprise primarily older Caucasian women. Volunteers were mostly recruited by word of mouth and were motivated by their commitment to RJ ideals. Although they brought a wealth of skills and qualifications, volunteers were trained in order to provide a range of services to programs. Finally, volunteers were generally satisfied
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».