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Enregistrement W1990239108 · doi:10.3138/cjccj.45.4.405

Does the Relationship Between Family Structure and Delinquency Vary According to Circumstances? An Investigation of Interaction Effects

2003· article· en· W1990239108 sur OpenAlexaffvenueabout
Christopher A. Kierkus, Douglas Baer

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Criminology and Criminal Justice/La Revue canadienne de criminologie et de justice pénale · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCrime Patterns and Interventions
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésJuvenile delinquencyPsychologyDevelopmental psychologySocioeconomic statusLogistic regressionSocial psychologyDemographySociologyMedicinePopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Empirical research has shown that familial disruption is associated with delinquent behaviour. Recent investigations suggest that reduced levels of attachment in non-traditional families may be responsible for this effect. However, it is not known whether the impact of familial disruption varies according to familial socio-economic status (SES) or the gender of the children. Some authors have argued that the criminogenic influence is greater for boys, while others have maintained that girls are more adversely influenced. Similar contradictory evidence has been reported with respect to SES. Finally, a substantial number of studies have shown that the influence of familial disruption is largely invariant to gender and SES. The goal of this study was to determine whether or not familial disruption interacts with these two variables. Multivariate logistic regression was used in the investigation. A representative sample of Ontario school children was analysed (N = 1,891). The analysis reveals that family structure interacts with SES, but only with respect to one form of delinquent behaviour. This result may represent a chance finding. Overall, the relationship between family structure and delinquency is remarkably similar across circumstances.

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)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,319
Score d'incertitude au seuil0,984

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,165
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,206 · 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 tête enseignante, 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

Citations18
Publié2003
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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