Adolescent Drug Use in Connecticut Private High Schools: Zero Tolerance, Contextual Peer Influence, and Deterrence Effectiveness
Notice bibliographique
Résumé
After the 1994 Gun-Free School Act, schools expanded the use of zero-tolerance policies with all Connecticut private high schools implementing punitive drug and alcohol policies. Based on the criminological theory of deterrence, zero-tolerance policies deliver severe and certain punishments designed to deter rational actors from engaging in problem behaviors. Existing research suggests that adolescents perceive rewards more strongly around peers and lack impulse control, raising the possibility that peer pressure may override rational deterrence in an adolescents’ decision-making process. An “immune group” of adolescents predisposed to ignore punitive deterrents may play a sizable role in inducing peer drug use. If peer influence supersedes deterrence in a significant number of cases, adolescents who are affected both by deterrents and peer pressure may be at a higher risk of following the example of the “immune group.” This study raises the question of whether Connecticut private high school students’ drug use is correlated with perceptions of punishment mandated by school policy and contextual peer influences. A questionnaire that measured students’ drug use on a scale of 1 to 4, perceived severity and likelihood of punishment from 0 to 10, and interaction with drug using peers from 0 to 10, was completed by 50 respondents. The study found no correlations between student drug use and perception of punishment likelihood and severity but found contextual peer influences to be positively associated with expected student drug use in the future. While the results of this study are limited to Connecticut private high school students, the observed tendency in students to disregard risks and pursue peer-involved drug use may be generalized in adolescents. Even in places where school discipline is not a wide issue, the impact of contextual factors like peer influence must be reconceptualized in thinking about school drug policies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,002 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».