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Enregistrement W2094020955 · doi:10.3138/cjccj.51.4.435

The Offending Trajectories of Youthful Aboriginal Offenders

2009· article· en· W2094020955 sur OpenAlexaffvenueabout
Annie K. Yessine, James Bonta

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Criminology and Criminal Justice/La Revue canadienne de criminologie et de justice pénale · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCriminal Justice and Corrections Analysis
Établissements canadiensPublic Safety Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyJuvenile delinquencyOddsCriminal behaviorSentenceJuvenileCriminologyCriminal behaviourDevelopmental psychologyLogistic regressionMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The current study examine the offending trajectories of Aboriginal youths under a probation sentence in Manitoba, Canada, and compared them to those of non-Aboriginal juvenile probationers. The results from growth-mixture analyses indicated that, for both sub-samples, a two-group latent trajectory model best represented the shape of the developmental progression in criminal behaviour from early adolescence to middle adulthood. While a small proportion of the offenders showed serious and persistent offending behaviour over their life-course, the majority of the juvenile probationers engaged in relatively less frequent and/or serious criminal activity over time. The size of the chronic high-offending trajectory group was slightly larger among the Aboriginal offenders (18.7%) than among the non-Aboriginal offenders (12.3%). Additional analyses revealed that the Aboriginal offenders were more likely to come from an impoverished background, characterized by an unstable familial environment, substance use, and negative peer associations. These criminogenic risk/needs contributed to their serious and persistent pattern of criminality. In contrast, accommodation problems predicted increased odds of membership in the chronic high group of the non-Aboriginal offenders. The article concludes with a discussion of potential implications and suggestions for future research.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,679
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,262 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations43
Publié2009
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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