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Enregistrement W2898353920 · doi:10.1177/0306624x18808674

Assessing the Relationship Between Religiosity and Recidivism Among Adult Probationers in Pakistan

2018· article· en· W2898353920 sur OpenAlexaff
Mazhar Hussain Bhutta, J. Stephen Wormith, Alexandra M. Zidenberg

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Offender Therapy and Comparative Criminology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCriminal Justice and Corrections Analysis
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReligiosityRecidivismPsychologyMarital statusPersonalitySocial psychologyCriminologyLogistic regressionReligious valuesIslamSociologyDemographyMedicinePopulationGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although empirical evidence supports a relationship between religiosity and criminal behavior, debate continues about the theoretical mechanisms by which they are related. Moreover, the topic has been largely ignored by practicing clinicians and correctional workers. The Muslim Religiosity-Personality Inventory: Abridged was administered to low-risk Pakistani probationers and factor analyzed, after which probationers' recidivism was monitored. Five oblique factors were obtained, three of which were correlated with recidivism (Religious Practice, Religious-Moral Values, and Fundamental Religious Beliefs), as was the full scale, while two were not (Importance of Religion and Rejection of Nonbeliever). In a logistic regression, Religious-Moral Values and Religious Practices contributed to the prediction of probationer recidivism. However, when demographic characteristics were introduced, education and marital status replaced Religious Practices. This study supports the religiosity-crime link in a non-Western, Muslim culture. Implications for assessing religiosity and for practitioners in the justice system are discussed.

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 enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,290

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,346
Tête enseignante GPT0,465
Écart entre enseignants0,119 · 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

Citations53
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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