Le traitement correctionnel fondé sur des données probantes : une recension
Bibliographic record
Abstract
Contrairement à la perspective « Nothing works » de Martinson (1974), l’approche « What works ? » du traitement correctionnel s’est centrée sur la possibilité que le traitement correctionnel soit efficace dans la réduction de la récidive criminelle des délinquants. Les preuves empiriques examinées dans le présent article corroborent le fait que l’application des principes risque-besoins-réceptivité d’Andrews et Bonta (2006) donnent les bases d’un modèle efficace de réhabilitation. Pourtant, malgré les grands progrès réalisés dans le développement et la mise en oeuvre d’un traitement correctionnel fondé sur des données probantes, il subsiste des sphères qui nécessitent un approfondissement. Dans cet article, trois questions souvent négligées relativement à la réhabilitation du délinquant sont aussi examinées, à savoir la nécessité de prendre en considération les enjeux motivationnels chez les délinquants, l’importance des compétences et attitudes du personnel, et la nécessité de documenter et d’évaluer continuellement les pratiques de réhabilitation.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.042 | 0.140 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.011 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".