Links between trajectories of self‐reported violent and nonviolent offending and official offending during adolescence and adulthood
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Little is known about the associations between self-reported offending and official offending whilst considering different types of offences. AIMS: The aims of the present study are to identify developmental trajectories of self-reported violent and nonviolent offending (SRVO; SRNVO) and to examine their associations with official violent and nonviolent offences (as juveniles and adults). METHODS: Developmental trajectories of SRVO and SRNVO from 11 to 17 years of age were estimated with data from the Montreal Longitudinal and Experimental Study, a prospective longitudinal study of 1037 boys from disadvantaged neighbourhoods. RESULTS: Five trajectories of SRVO (i.e. Chronic, Desisting, Delayed, Moderate and Low) and three trajectories of SRNVO (Chronic, Moderate and Low) were identified. Chronic, Desisting and Delayed trajectories of SRVO were associated with violent and nonviolent official offending in adolescence and early adulthood, over and above the trajectories of SRNVO. In comparison, trajectories of SRNVO were weakly and inconsistently associated with official offending, once controlling for their overlap with trajectories of SRVO. CONCLUSIONS: Individuals on high trajectories of violent offending during adolescence are most at risk for being exposed to the justice system both concurrently and longitudinally. Differentiating violent and nonviolent offending can help resolve part of the discordance between self-reported and official offending.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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; 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 ».