The characteristics of the child dragged into crime among university students
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Getting involved in crime in children is classified as a risk-taking behaviour. Risk-taking behaviour is defined as a behaviour that creates proportionately the possibility of undesirable consequences. According to many studies, risk-taking behaviour and crime statistics reaches a peak during late adolescence and early adulthood. In our study, we aimed to search the prevalence of the crime behaviour and related factors in young adults dragged into the crime but somehow managed to receive university education. Method: 706 university students from 1st and 4th grades were involved into this study. Results: 15.3% of the participants state that they have committed a crime at least once; moreover, male gender is more frequently observed in children who are dragged into crime. The probability of being abused (physical-emotional-negligence) and self-harming behaviour are more common in children dragged into the crime. Conclusions: The reason why most of the children dragged into crime are male; thus can be explained such factors as taking part of males ones in work and social life more, controlling and protection of females' spending time out of home. The frequency of getting involved into crime by those evaluating their income as inadequate is higher than the other group. Children living in a poor family, environment and privation may cause children to lead criminal and problematic behaviours. Self-harming behaviour is more common in children dragged into crime. Self-harming behaviour in lower-income people and in certain social groups has been observed more commonly; furthermore, it may be thought that what children dragged into crime live is related to the social environment and the levels of their income. As a result, it was found that children dragged into crime are the ones who are often males, belonging to the lower income group, having frequently self-harming behaviour; moreover, they are the children whose families have criminal past and they are the children who experience abuse more frequently. Child abuse, child neglecting and self-harming behaviour should be searched in all children who dragged into the crime.
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 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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».