Distinguishing among weapons offenders, drug offenders, and weapons and drug offenders based on childhood predictors and adolescent correlates
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Weapons and drug offences incur a large cost to society and tend to be strongly associated. Improved understanding of their antecedents could inform targeted early intervention and prevention programmes. AIM: This study aimed to examine differences in criminal careers, childhood predictors and adolescent correlates among weapons-only offenders, drugs-only offenders and a versatile group of weapons + drugs offenders. METHOD: We conducted a longitudinal records study of 455 young Canadians charged with drug and/or weapons offences who started their offending in late childhood/early adolescence. RESULTS: Consistent with expectation, differences emerged in their criminal careers as the versatile group had a longer criminal career and desisted from offending at a later age than weapons-only offenders. Against prediction, weapons-only offenders experienced the greatest number of childhood predictors and adolescent correlates. CONCLUSION AND IMPLICATIONS FOR PRACTICE: The three offending groups could be differentiated on offending trajectories and developmental factors.In making links between past events and later behaviour, life-course criminology may inform development of effective early intervention and prevention strategies.As weapons-only offenders experience the greatest level of adversity in childhood and adolescence, they may benefit most (of these three groups) from early intervention and prevention programmes.A reduction in weapon carrying and use might be achieved by early identification of children risk factors (e.g. family adversity) and appropriate intervention.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».