Wybrane problemy profesjonalizacji organów probacyjnych i klasyfikacji sprawców oddanych pod dozór do grup ryzyka
Notice bibliographique
Résumé
Selected problems of professionalization of probation agencies and classification of supervised offenders into risk groupA large prison population and high costs of the prison service contribute to rising interest in problems concerning effective correctional interventions and reduction of reoffending. In recent years, efforts aiming at reducing reoffending have resulted in many countries in significant reforms of national probation systems. Professionalization of probation agencies in order to improve their effectiveness has focused on two processes: risk assessment as well as implementation of interventions targeting dynamic risk factors risk management. In Poland, the requirement to assess the offenders’ risk of reoffending was introduced in 2013 by the order of the Minister of Justice. The purpose of this regulation was to adjust — at least to aminimal extent — Polish probation officers’ activities to model of functioning of probation agencies in the United States, Canada and Western Europe, as well as to recommendations included in the European probation rules. Unlike these countries, the probation service in Poland does not have structured risk assessment tools. The order issued by the Minister of Justice provides for only the classification of supervised offenders into risk groups based on arbitrary, rigid and controversial criteria which has little in common with building the probation service focused on risk management in the meaning of current European standards.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».