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Enregistrement W2106354750 · doi:10.1177/0093854811416738

Tolerance for Law Violations and Social Projection among Offenders and Nonoffenders

2011· article· en· W2106354750 sur OpenAlexaff
Reid G. Webster, Sandra C. Vermeulen

Notice bibliographique

RevueCriminal Justice and Behavior · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCrime Patterns and Interventions
Établissements canadiensThompson Rivers University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrisonNormativePsychologyCriminal lawCriminologySocial psychologyIntervention (counseling)Human factors and ergonomicsJuvenile delinquencyPoison controlLawPsychiatryPolitical scienceMedical emergencyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Using a social projection paradigm, the present study investigated offenders’ beliefs that “everyone breaks the law.” A modified Tolerance for Law Violations Scale (TLV) was completed by 103 male provincial prison inmates and 135 male nonoffenders. Participants subsequently estimated either the percentage of offenders or nonoffenders who would agree with their responses to each of the 10 items that compose the TLV. As predicted, offenders scored significantly higher on the TLV than nonoffenders, indicating that offenders are more likely to see law violations as acceptable behavior. In addition, offenders significantly overestimated the actual percentage of offenders and nonoffenders who would endorse criminal sentiments and behaviors; that is, offenders believed that criminal conduct was normative behavior for not only offenders but for nonoffenders as well. Implications of the findings are discussed in terms of social norms theory and social norms intervention within a prison setting.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,548
Score d'incertitude au seuil0,797

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,187
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,190 · 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'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

Citations5
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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