Attitudes, Associates, and Romantic Relationships: Validating the Measure of Criminal Attitudes and Associates (MCAA) in a Sample of Male and Female Adolescent Offenders
Notice bibliographique
Résumé
Existing measures of criminal attitudes and criminal associates have rarely been tested with samples of female offenders nor have they considered the role of gender-informed variables such as criminal romantic relationships and relationship quality.Consequently, the study first examined the reliability and validity of the Measure of Criminal Attitudes and Associates (MCAA, originally designed for adult male offenders) on a sample of 312 adolescent offenders (102 females, 210 males).Second, the study examined whether or not the predictive validity of the associates component of the MCAA could be enhanced by directly incorporating two genderinformed variables: criminal romantic partner and relational quality (i.e., mutually empathic, authentic, and empowering relationships with criminal associates).The results indicate that the original MCAA is reliable for males (α = .65 to .91) and females (α = .62to .89).The results also illustrate that the Criminal Friend Index component of the MCAA predicts reconvictions for males (AUC = .64)but not females (AUC = .53),however the MCAA total attitude score predicts reconvictions for both genders (males, AUC = .61;females, AUC = .70).However, incorporating gender-informed variables into the associates domain of the MCAA did not improve predictive accuracy.The need to develop gender-informed measures of criminal attitudes and associates from the ground-up specifically for girls and women in conflict with the law is discussed.iii
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».