The linkage between childhood bullying behaviour and future offending
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To examine the linkage between bullying behaviour in early childhood and any subsequent contact with the criminal justice system. METHODS: A Canadian sample (570 boys and 379 girls) was derived from clients who participated in the evidenced-based programme, SNAP (STOP NOW AND PLAN), between 2001 and 2009. A court order was obtained to access any criminal record data on participants. The Early Assessment Risk Lists (EARL-20B and EARL-21G) and the Child Behavior Checklist (CBCL) were used to identify level of risk and bullying behaviour. Outcome variables included age the child first came in contact with the criminal justice system and frequency. RESULTS: Logistic and Cox regression analyses indicate that the risk of onset of criminal offence for bullies was significantly higher than for non-bullies. The hazard of criminal offence for bullies is 1.9 times (95% CI: 1.1-3.2) than that of non-bullies. This holds true even when adjusted for age, gender and other risk factors. CONCLUSION: We found a strong linkage between bullying behaviour during childhood and subsequent criminal offending after the age of 12. Criminal convictions for bullies were nearly twice as high for non-bullies up to the child's 18th birthday. EARLs were effective in differentiating risk associated with bullying.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».