The Effectiveness of Incarceration‐Based Drug Treatment on Criminal Behavior*
Notice bibliographique
Résumé
This Campbell Review evaluates the effects of four different approaches to drug abuse treatment for incarcerated offenders in relation to criminal behaviour and relapse into drug abuse. It also examines what characterises the effective programmes. The findings of this research review are based on a meta-analysis of 66 independent assessments. These are part of 53 studies which include more than 165,000 offenders (one assessment included more than 95,000 offenders). 58 studies were carried out in the USA, three in Australia, three in Canada, one in Taiwan and one in the UK. The treatment of incarcerated drug abusers can reduce recidivism by up to 20% . However, there are major differences in how the various types of treatment work, both with regard to avoiding relapse into crime and continued drug abuse. Therapeutic communities have a positive effect on both criminal behaviour and drug abuse. Counselling programmes only reduce recidivism, but do not appear to be equally effective for all types of offenders. Other types of treatment – narcotic maintenance programmes (e.g. methadone treatment) and boot camps – do not appear to reduce recidivism. This research review emphasises the need for more insight into which specific parts of a treatment programme are the most important. It is the conclusion of this review that future research should be based on the application of the strictest requirements for the chosen assessment design.
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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 | 0,011 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».