Risks, strengths, gender, and recidivism among justice-involved youth: A meta-analysis.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Debate ensues regarding female-specific risk and strength factors among adolescent offenders. Using meta-analysis, we examined whether risk and strength factors predicted recidivism differentially between male and female youth. METHOD: Database searches identified 22 studies, representing 50,601 justice-involved youth (11,952 females and 38,649 males) and a total of 584 effect sizes. RESULTS: For the global risk domains, there is some evidence for gender neutrality (i.e., risk factors predict to the same degree for both males and females) among most domains (e.g., antisocial peer relations, problematic family circumstances and parenting, substance abuse, antisocial personality/behavior, and antisocial attitudes/orientation). Although the global domains of mental health and child abuse were not significantly predictive for either gender, the global child abuse results trended in favor of predicting recidivism for females. When global risk domains were broken into indicators, some evidence for gender differences emerged (e.g., chronic alcohol use and family substance abuse predicted more strongly for females than for males). Last, gender comparisons among the global strength domains revealed that prosocial peers and the absence of substance abuse predicted success (i.e., no recidivism) for both genders, though a stronger effect emerged for males. In addition, education/employment strengths predicted success for males, whereas prosocial values predicted success for females. Limitations such as the lack of studies that defined constructs from the female experience, and the small number of primary studies are discussed. CONCLUSIONS: Advancing the future of gender informed practice with justice-involved youth will require careful consideration of both gender similarities and differences. (PsycINFO Database Record (c) 2018 APA, all rights reserved).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».