Women convicted for violent offenses: Adverse childhood experiences, low level of education and poor mental health
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In past years, the female offender population has grown, leading to an increased interest in the characteristics of female offenders. The aim of this study was to assess the prevalence of female violent offending in a Swiss offender population and to compare possible socio-demographic and offense-related gender differences. METHODS: Descriptive and bivariate logistic regression analyses were performed for a representative sample of N = 203 violent offenders convicted in Zurich, Switzerland. RESULTS: 7.9% (N = 16) of the sample were female. Significant gender differences were found: Female offenders were more likely to be married, less educated, to have suffered from adverse childhood experiences and to be in poor mental health. Female violent offending was less heterogeneous than male violent offending, in fact there were only three types of violent offenses females were convicted for in our sample: One third were convicted of murder, one third for arson and only one woman was convicted of a sex offense. CONCLUSIONS: The results of our study point toward a gender-specific theory of female offending, as well as toward the importance of developing models for explaining female criminal behavior, which need to be implemented in treatment plans and intervention strategies regarding female offenders.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle