STRAIN, SOCIAL CAPITAL, AND ACCESS TO LUCRATIVE CRIME OPPORTUNITIES
Notice bibliographique
Résumé
<p>General strain theory (GST) posits that the experience of strains cause negative emotions that individuals try to alleviate through various strategies, including delinquency. GST predicts that the choice of delinquency as a coping solution will be more likely in certain conditions, including those where criminal opportunities are more abundant. The current study considers the role of strain as a direct predictor of lucrative criminal opportunities. Because we are specifically interested in lucrative, as opposed to routine criminal opportunities, our theoretical framework is also informed by research on criminal achievement which posits that offenders with more social capital are more likely to make money out of crime. Drawing from a sample of 170 juvenile offenders incarcerated in British Columbia, our results show that strain experiences are significantly associated with daily access to lucrative criminal opportunities, even after controlling for other factors, including negative emotions such as anger. Our results also indicate that criminal social capital &ndash; that is, the ability and willingness to collaborate with co-offenders in criminal pursuits &ndash; is strongly associated to access to lucrative criminal opportunities. The number of delinquent peers, however, did not emerge as a significant predictor. Theoretical and empirical implications for understanding and preventing juvenile delinquency are discussed.</p>
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».