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Enregistrement W2282454671 · doi:10.1590/0102-311x00171014

Factors associated with recidivism among adolescents girls in conflict with the law in an institution in Brasília, Federal District, Brazil

2015· article· en· W2282454671 sur OpenAlexafffund
Andréa Donatti Gallassi, Samantha Lima dos Santos, Vagner dos Santos, Eduardo Yoshio Nakano, Benedikt Fischer, Ana Lúcia Galinkin, Gabriela Arantes Wagner

Notice bibliographique

RevueCadernos de Saúde Pública · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCriminal Justice and Corrections Analysis
Établissements canadiensUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchPublic Health Agency of Canada
Mots-clésRecidivismResidencePsychological interventionPsychologyDemographicsDemographyPsychiatryEnvironmental healthMedicineSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recidivism is a challenge for the Brazilian socio-educational system because it is associated with personal, social and environmental factors, especially among juvenile offenders. This study examined key characteristics and potential association with recidivism in 391 female adolescent offenders from a correctional institution in Brasília, Federal District, Brazil, between 2004 and 2011. Cross-sectional data on socio-demographics, drug use and offense characteristics from institutional information were examined. Associate factors with recidivism were examined using negative binomial regression analyses. 32.5% of offenders were recidivists at present admission and the mean frequency of recidivism among recidivists was 2.16. About half (53.6%) of the sample reported drug use. After the adjustment, recidivism was positively associated with: age; offender's drug use; residence status; offense type; and no family drug use. Factors associated with juvenile offenders' recidivism confirm findings from elsewhere, and should inform targeted interventions in Brazil.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,708
Score d'incertitude au seuil0,911

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,252 · 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'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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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