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Enregistrement W2346881249 · doi:10.1177/0022427816647163

Social Opportunity Structures and the Escalation of Drug Market Offending

2016· article· en· W2346881249 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Research in Crime and Delinquency · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCrime, Illicit Activities, and Governance
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCannabisEmbeddednessCriminologyPsychologyHazardDemographic economicsSocial psychologySociologyPsychiatryEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives: This study looks at whether social opportunity structures are associated with transitions into more serious drug market offending. Our focus is on the speed at which transitions occurred, and whether variations in criminal embeddedness play a role in explaining this. Methods: A survey of 520 North American cannabis cultivators allowed us to assess one dimension of the criminal career—escalation—looking at the speed of transitions from cannabis user to grower. Our main predictor, criminal embeddedness, was measured through the presence of a cultivation mentor involved in cannabis cultivation. Results: Cox proportional hazard regression analysis demonstrated late cannabis use onset and an indicator of the number of drugs used beyond cannabis were found to accelerate transitions. In addition, within-person changes in mentorship were found to influence the timing of escalation, with meeting a mentor associated with quicker transitions into cannabis cultivation. Conclusions: Findings emphasize the role of mentors as gateways into new milieus. Results support increased attention to the immediate social networks and broader social opportunity structures in which offenders and would-be offenders are embedded as major factors driving the timing of onset into more serious criminal pathways.

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.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,389
Score d'incertitude au seuil0,468

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,151
Tête enseignante GPT0,443
Écart entre enseignants0,293 · 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