Psychopathic traits in adolescent offenders: an evaluation of criminal history, clinical, and psychosocial correlates
Notice bibliographique
Résumé
Although a large body of research has established the relevance of psychopathy to adult offenders, its relevance to adolescent offenders is far less clear. The current study evaluated the clinical, psychosocial and criminal correlates of psychopathic traits in a sample of 226 male and female incarcerated adolescent offenders. According to an 18-item version of the Psychopathy Checklist-Youth Version (PCL-YV; Forth, Kosson, & Hare, 2003), only 9.4% exhibited a high level of psychopathic traits (PCL-YV>/=25). Consistent with past research, higher PCL-YV scores were positively associated with self-reported delinquency and aggressive behavior and were unrelated to emotional difficulties. Although higher PCL-YV scores were associated with the experience of physical abuse, the only psychosocial factor to predict PCL-YV scores was a history of non-parental living arrangements (e.g. foster care). In terms of criminality, a violent/versatile criminal history was positively associated with psychopathic traits. However, PCL-YV scores were unrelated to participants' official criminal records for total, non-violent, violent, and technical violation convictions. In conclusion, the data partially support the construct validity of psychopathy with adolescent offenders, but some inconsistencies with prior adult and adolescent psychopathy research were evident. These issues are discussed.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».