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Enregistrement W2594163705 · doi:10.1177/1541204017697233

A Prospective Study of Offending Patterns of Youth Homicide Offenders Into Adulthood

2017· article· en· W2594163705 sur OpenAlexaff
Evan McCuish, Jesse Cale, Raymond R. Corrado

Notice bibliographique

RevueYouth Violence and Juvenile Justice · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSuicide and Self-Harm Studies
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRecidivismHomicidePsychologyContext (archaeology)Injury preventionPoison controlSuicide preventionHuman factors and ergonomicsOccupational safety and healthPsychiatryMedical emergencyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although youth homicide offenders (YHOs) are portrayed as a group that warrants considerable attention from the justice system because of their high likelihood of future offending, little is known about this group’s offending trajectories and the nature of posthomicide offenses in adulthood. These questions were investigated using a sample of male and female YHOs ( n = 26), violent YHOs ( n = 358), and nonviolent YHOs ( n =139), all of whom were followed prospectively into adulthood. First, the prevalence of adult recidivism did not vary across the three groups. Second, YHOs were more frequent offenders prior to their homicide offense than after their homicide offense, and when they did offend posthomicide, it was typically a nonserious crime. Third, YHOs did not differ from other offenders in their association to a specific offending trajectory. These findings are discussed in the context of assessment and treatment of serious and violent youth.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,244
Score d'incertitude au seuil0,888

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,278 · 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

Citations11
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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