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Enregistrement W2139829485 · doi:10.1177/0093854811406224

An Empirically Derived Classification System for Juvenile Firesetters

2011· article· en· W2139829485 sur OpenAlexaff
Giannetta Del Bove, Sherri MacKay

Notice bibliographique

RevueCriminal Justice and Behavior · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArsonRecidivismUnivariatePsychologyPoison controlHuman factors and ergonomicsJuvenileTypologyJuvenile delinquencyInjury preventionClinical psychologyEnvironmental healthPsychiatryMedicineComputer scienceCriminologyGeographyMachine learningBiologyEcologyMultivariate statistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite the heterogeneity of juvenile firesetters, the literature lacks empirically based classification systems. Existing typologies have been descriptive, arbitrarily segregate subtypes based on univariate characteristics, and lack empirical validation. In the present investigation, cluster analysis was used to develop a classification of juvenile firesetters based on both fire-specific and general individual and environmental variables associated to firesetting severity and recidivism. Participants included 240 firesetters aged 4 to 17 and primary caretakers who were referred to The Arson Prevention Program for Children. Findings indicate that juvenile firesetters are a heterogeneous group that can be empirically separated into conventional-limited, home-instability-moderate, and multi-risk-persistent firesetters. These subtypes differ on fire-specific characteristics, individual and environmental variables, and firesetting recidivism and general outcome. The implications of this classification system for conducting fire-risk assessments and implementing prevention and treatment strategies are also discussed.

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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,183
Score d'incertitude au seuil0,624

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 Opus0,242
Tête enseignante GPT0,455
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations27
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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