MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2103637998 · doi:10.7202/017287ar

Le cycle de la violence physique : trajectoire sociale et cheminement personnel de la violence individuelle et de groupe

2005· article· en· W2103637998 sur OpenAlexaffvenueabout
Marc Leblanc

Notice bibliographique

RevueCriminologie · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntimate Partner and Family Violence
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyInterpersonal violenceIntervention (counseling)Interpersonal communicationCriminologyAction (physics)ImmigrationSocial psychologyDevelopmental psychologySuicide preventionPoison controlPolitical scienceMedical emergencyMedicinePsychiatryLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article is about interpersonal physical violence. The description of the course of violent crimes in Quebec, based on official statistics and surveys, shows an increase in these crimes and in gang fighting, but the level is equivalent to that we had already known. There are a number of factors responsible for this situation — recent immigration, the reappearance of adolescent gangs and certain social changes. An analysis of interpersonal violence by means of a longitudinal study of individuals shows that it is an activity of the youth, not often repeated and of short duration, which is preceded by other criminal activities. It has been established that there is a strong continuity between agressive acts in early childhood, fighting during adolescence and violent crimes during adulthood. It has also been shown that the appearance of this type of conduct can be predicted under certain conditions. The results call for several preventive measures: the integration of young immigrants, the development of mechanisms for adolescent conviviality, support during the transition from school to the workplace and energetic control of adolescent gangs. Concerning action with regard to individuals, we discuss early discovery of persons at risk and specific types of intervention.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,470
Score d'incertitude au seuil0,966

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,309 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations10
Publié2005
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCriminologieMême sujetIntimate Partner and Family ViolenceTravaux en français237 207