GENDER DIFFERENCES IN CHARACTER STRENGTHS, SOCIAL CONNECTIONS, AND BELIEFS ABOUT CRIME AMONG ADOLESCENTS
Notice bibliographique
Résumé
Most gang-involved youth inCanada are predominantly males (94%) andbetween the age of 16 and 18 (Youth Gangs inCanada, 2007). However, young adolescent girls are now increasingly seen among youth gangs (Girls, Gangs, andSexual Exploitation inBritish Columbia, 2010). Within the strength-basedframework for research targeting social problems such as youth violence andcriminal gang activities (Tweed, Bhatt, Dooley, Spindlier, Douglas, Viljoen,2011), a study was conducted in local high schools inBritish Columbia;Canada,in which 194 boys and 226 girls aged 12 to 14 participated.The results of thepreliminary analyses of the data indicated several gender differences among theparticipants’ character strengths, social connections, and cognitive beliefspertaining to violence. Boys in comparison to girls, reported a higher level ofself-esteem, and a stronger belief in violence as a way to deal with conflicts.Girls reported higher satisfaction in the area of friendship than boys.Additionally, girls reported higher levels of parental monitoring of where theywere, who they werewith and what they were doing. These preliminary findingssuggest that prevention strategies would serve the youth well when they arederived from a targeted gendered strategies with a focus on a strength-basedapproach for a positive adolescent development.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».