The Social and Developmental Antecedents of Legal Cynicism
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: This study explores the social and developmental antecedents of legal cynicism. This study comprises a range of indicators organized into four domains—bonds to institutions, predispositions, experiences, and delinquent involvement—that bear on theoretically plausible mechanisms involved in the development of legal cynicism. Methods: This study examines four pathways to legal cynicism using data from two waves of the Zurich Project on the Social Development of Children and Youths ( N = 1,226). Ordinary least squares (OLS) procedures are used to regress legal cynicism at t 2 (age 15) on social and psychological characteristics measured at t 1 (age 13), and retrospective variables measured at t 2 . Baseline legal cynicism was included as a covariate in all models. Results: The results show that self-reported delinquency is the strongest predictor of legal cynicism. There is also evidence that alienation from society, negative experiences with police, and association with deviant peers can foster legal cynicism. Conclusions: This study shows that legal cynicism is to a small extent the result of alienation from social institutions and negative experiences with the police. To a much larger degree, legal cynicism seems to represent a cognitive neutralization technique used to justify one’s previous self-reported delinquency.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».