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Enregistrement W1985465357 · doi:10.7202/1024007ar

La victimisation, la polyvictimisation et la délinquance chez les enfants et les jeunes adultes au Royaume-Uni1

2014· article· fr· W1985465357 sur OpenAlexvenueno aff
Lorraine Radford, Susana Corral, Christine Bradley, Helen L. Fisher

Notice bibliographique

RevueCriminologie · 2014
Typearticle
Languefr
DomainePsychology
ThématiqueChild Abuse and Trauma
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVictimisationHumanitiesPoison controlArtMedicineInjury prevention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cette étude explore l’impact et la nature de l’accumulation de victimisations sur la déviance autodéclarée des enfants et des jeunes adultes. Dans le cadre d’une enquête représentative menée auprès de ménages au Royaume-Uni en 2009, l’exposition à une gamme élargie d’expériences de victimisation ainsi que la délinquance autodéclarée ont été évaluées grâce à 4036 interviews auprès de participants de deux groupes : des enfants âgés de 11 à 17 ans et des jeunes adultes âgés de 18 à 24 ans. L’âge, le sexe (masculin) et le fait d’avoir vécu certaines formes de victimisation augmentaient considérablement les probabilités de polyvictimisation au cours de l’enfance. L’impact de la victimisation sur la délinquance variait selon le type de victimisation, le sexe et le groupe d’âge. La victimisation sexuelle durant l’enfance était fortement associée à la délinquance chez les femmes mais avait moins d’impact chez les hommes âgés de moins de 18 ans. La polyvictimisation avait le plus d’impact sur la délinquance des enfants âgés de 11 à 17 ans mais n’influençait pas significativement celle des jeunes femmes adultes. Les professionnels qui travaillent auprès des enfants et des jeunes doivent être à l’affût des concomitances et du caractère cumulatif de la victimisation durant l’enfance. Ils doivent également être outillés afin de repérer et d’aider ceux qui sont vulnérables à la polyvictimisation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,760
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,170
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,231 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations5
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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