Alcohol and drug problems among Australian homicide offenders
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: Most homicide studies focus upon 'acute' situational intoxication as opposed to 'chronic' substance misuse. The aims of the study were to: (1) determine the extent of homicide offenders' alcohol and drug use in the year preceding the homicide; (2) compare the individual characteristics of homicide offenders across levels of problematic substance use; and (3) compare homicide incident characteristics across levels of problematic substance use. DESIGN AND SETTING: Observational study using data collected through face-to-face interviews in custodial and community correctional settings across Australia. Participants were recruited through an opt-in process. PARTICIPANTS: The data consist of 302 individuals convicted of murder or manslaughter. MEASUREMENTS: We used the Alcohol Use Disorder Identification Test and Drug Abuse Screening Test to determine problematic alcohol or drug use. We also used a range of self-report measures to ascertain offender characteristics [socio-demographics, developmental experiences, criminal history, personality] and incident characteristics (who was killed, and situational intoxication). FINDINGS: Of the sample, 38.8% displayed high levels of alcohol problems and 30.8% displayed high levels of drug problems. Those displaying high levels of alcohol and/or drug problems were more likely than those without high levels of alcohol and/or drug problems to report adverse developmental experiences, low education, financial difficulties, extensive criminal histories and high levels of trait anger, impulsivity and risk-seeking. In addition, offenders with problematic substance use were more likely to have killed non-family and to have used substances at the time of the homicide. CONCLUSIONS: High proportions of homicide offenders in Australia appear to have problematic substance use in the year preceding the homicide offence, and such use appears to be associated with a range of other challenging factors, including adverse childhoods, criminal involvement, low socio-economic factors and low self-regulation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».