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Enregistrement W2005257259 · doi:10.3138/cjccj.2011.e.50

The Relationship between a Schneider-Based Measure of Remorse and Chronic Offending in a Sample of Incarcerated Young Offenders

2013· article· en· W2005257259 sur OpenAlexaffvenueabout
Raymond R. Corrado, Adrienne M. F. Peters

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Criminology and Criminal Justice/La Revue canadienne de criminologie et de justice pénale · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychopathy, Forensic Psychiatry, Sexual Offending
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRemorsePsychologyJuvenile delinquencyPopulationFeelingRecidivismClinical psychologyPsychiatryCriminologySocial psychologyDemographySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study assesses whether feeling remorseful about one's current offence is associated with chronic offending among a population of incarcerated serious young offenders in British Columbia, Canada. The importance of remorse in criminal justice, generally, and in regard to Canadian youth justice is discussed. A self-report delinquency survey administered to youths incarcerated in Burnaby and Victoria, BC (N=447) revealed that 218 (49%) youths could be classified as chronic offenders under the definition used in this study and further that 19% of young offenders fit this study's definition of chronic serious violent offender. Multivariate results indicated that remorse was not associated with general chronic offending once other traditional risk factors were considered, likely because the latter attenuated the impact of remorse. However, once the sample was divided into chronic serious violent offenders and chronic non-serious violent offenders, remorse was a significant predictor of these phenomena. This suggests that the emphasis placed on remorse toward offending behaviours is useful, but that it is highly dependent on the type and frequency of offences.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,354
Score d'incertitude au seuil0,704

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,151
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,183 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations4
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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