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Enregistrement W2162615482 · doi:10.1111/j.1469-7610.2012.02616.x

Effects of juvenile court exposure on crime in young adulthood

2012· article· en· W2162615482 sur OpenAlexafffundabout
Amélie Petitclerc, Uberto Gatti, Frank Vitaro, Richard E. Tremblay

Notice bibliographique

RevueJournal of Child Psychology and Psychiatry · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCriminal Justice and Corrections Analysis
Établissements canadiensUniversité de MontréalResearch Unit on Children's Psychosocial Maladjustment
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPsychologyConvictionJuvenile delinquencyRecidivismJuvenile courtPropensity score matchingJuvenileInjury preventionPoison controlPsychological interventionYoung adultDemographyPsychiatryDevelopmental psychologyMedicineLawMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The juvenile justice system's interventions are expected to help reduce recidivism. However, previous studies suggest that official processing in juvenile court fails to reduce adolescents' criminal behavior in the following year. Longer term effects have not yet been investigated with a rigorous method. This study used propensity score matching to assess the impact of juvenile court processing into young adulthood. METHOD: Participants were part of a prospective longitudinal study of 1,037 boys from low- socioeconomic areas of Montreal, followed from ages 6-25 years. During their adolescence, 176 participants were processed in juvenile court, whereas 225 were arrested, but not sent to court. Propensity score matching was used to balance the group of participants exposed to juvenile court and the unexposed comparison group on 14 preadolescent child, family and peer characteristics. The two groups were compared on their official adult criminal outcomes. RESULTS: The risk of conviction for an adult offence was 50.0% for court-processed participants compared with 24.3% for their matched counterparts, OR = 3.13, 95% CI = 1.80-5.44. Court-processed participants committed an average of 0.39 violent crimes, compared with 0.15 for their matched counterparts; Poisson model IRR = 2.60, 95% CI = 1.39-4.87. They also committed an average of 2.38 nonviolent crimes, compared to 1.30 for their matched counterparts, IRR = 1.87, 95% CI = 1.19-2.93. CONCLUSIONS: Rather than decreasing recidivism, juvenile court intervention increased both violent and nonviolent future crimes. Along with previous studies, this study highlights a pressing need for more research and knowledge transfer about effective interventions to reduce recidivism among youths who commit crime.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,103

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,306 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations98
Publié2012
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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