MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3015025532 · doi:10.33526/ejks.20201902.195

Sources of Conflict: A Comparative Synthesis of American and Korean Parricides

2020· article· en· W3015025532 sur OpenAlexaff
Phillip Shon

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Korean Studies · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHomicide, Infanticide, and Child Abuse
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCriminologyAsidePsychologyNominative caseMental illnessIdentity (music)Social psychologyDevelopmental psychologyMental healthPsychiatryLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite the nominative classification of parricides based on the victim–offender relationship, parricide bears the offense characteristics of many crimes. In prior works, the killing of parents has been framed as a violent reaction of severely abused children against their tormentors, or as the identity demarcating actions of adult sons suffering from mental illness. Aside from these two primary discourses, the reasons parents and their offspring become mired in conflicts across various life stages of both participants have been neglected from the literature. A more recent theoretical framework examines parricides and their sources of conflict across the life course of the victims and offenders. This paper synthesizes the sources of conflict in parricides in nineteen-century America and twentiethcentury South Korea by comparing the similarities and differences in offense characteristics. I argue that parricides in the two countries can be differentiated based on the differences in history and culture.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,814

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,248 · 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEuropean Journal of Korean StudiesMême sujetHomicide, Infanticide, and Child AbuseTravaux en français237 207