Aggressive delinquency among north American indigenous adolescents: Trajectories and predictors
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
Aggressive delinquency is a salient social problem for many North American Indigenous (American Indian, Canadian First Nations) communities, and can have deleterious consequences later in life. Yet there is a paucity of research on Indigenous delinquency. Group-based trajectory modeling is used to prospectively examine trajectories of aggressive delinquency over the course of adolescence using data from 646 Indigenous adolescents from a single culture, spanning the ages of 10-19. Five aggression trajectory groups were identified, characterized by different levels and ages of onset and desistence: non-offenders (22.1%), moderate desistors (19.9%), adolescent-limited offenders (22.2%), high desistors (16.7%), and chronic offenders (19.2%). Using the social development model of antisocial behavior, we selected relevant risk and protective factors predicted to discriminate among those most and least likely to engage in more aggressive behavior. Higher levels of risk (i.e., parent rejection, delinquent peers, substance use, and early dating) in early adolescence were associated with being in the two groups with the highest levels of aggressive delinquency. Positive school adjustment, the only significant protective factor, was associated with being in the lowest aggression trajectory groups. The results provide important information that could be used in developing prevention and intervention programs, particularly regarding vulnerable ages as well as malleable risk factors. Identifying those youth most at risk of engaging in higher levels of aggression may be key to preventing delinquency and reducing the over-representation of Indigenous youth in the justice system.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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