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Enregistrement W1133985111 · doi:10.1017/cbo9780511489280.008

Early and late-starters

2001· book-chapter· en· W1133985111 sur OpenAlexaff
Sheilagh Hodgins, Carl-Gunnar Janson

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2001
Typebook-chapter
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild and Adolescent Psychosocial and Emotional Development
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyAgency (philosophy)PsychiatryWelfareDevelopmental psychologyPolitical scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As was noted in Chapter 4, some of the offenders who developed major mental disorders began offending in early adolescence and as was presented in Chapter 5, some of them had been identified even before that by the child welfare agency for substance abuse. Others who also developed a major mental disorder did not begin offending until adulthood. Among the offenders, the early-starters were defined as those who were convicted of their first offence before the age of eighteen, and the late-starters as those who were convicted of their first offence at or after the age of eighteen. PREVALENCE OF EARLY AND LATE-START OFFENDERS The prevalence of the early and late-start offenders is presented in Table 6.1. The increased prevalence of offenders among both the males and females with major mental disorders as compared to the non-disordered subjects is reflected in greater proportions of both early and late-starters. However, there is a significant gender difference, both among the disordered and the non-disordered. Among the males, the proportions of early-start offenders are greater than the proportions of late-start offenders. The reverse is true among the females. COMPARISONS OF OFFENDING OF THE EARLY AND LATE-START OFFENDERS Males Table 6.2 presents comparisons of the proportions of early and late-start male offenders convicted of non-violent and violent offences. Consider first the men with major mental disorders. Half of the early-starters as compared to 13% of the late-starters had been convicted of eleven or more non-violent offences.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,004

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,189 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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