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Enregistrement W3109210447 · doi:10.1177/0093854820975455

Criminal History and Adverse Childhood Experiences in Relation to Recidivism and Social Functioning in Multi-problem Young Adults

2020· article· en· W3109210447 sur OpenAlexaff
Laura van Duin, Michiel de Vries Robbé, Reshmi Marhe, Floor Bevaart, Josjan Zijlmans, Marie-Jolette A. Luijks, Theo Doreleijers, Arne Popma

Notice bibliographique

RevueCriminal Justice and Behavior · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild Abuse and Trauma
Établissements canadiensMcMaster UniversitySt. Joseph’s Healthcare Hamilton
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRecidivismPsychologyYoung adultInjury preventionPoison controlSuicide preventionQuality of life (healthcare)PsychiatryHuman factors and ergonomicsClinical psychologyDevelopmental psychologyMedicineMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examines the relationship between criminal history and adverse childhood experiences (ACEs) and how they collectively predict (a) recidivism and (b) positive social functioning among multi-problem young adults. Criminal records and self-report data regarding ACEs and adult education/employment and quality of life (QoL) were collected for 692 multiproblem young adults (18–27 years). Results indicated that an extensive criminal history was related to non-violent and violent recidivism and lack of involvement in education/employment in young adulthood. On the contrary, a higher number of ACEs was related to lower QoL later in life, while this was not associated with recidivism or education/employment. These findings highlight again that past criminal behavior is a strong predictor of future criminality, particularly within this group of young adults with multiple problems. Furthermore, experiencing negative events in childhood shows to have long-term negative effects on QoL even for these individuals who already experience multiple life problems. Implications are discussed.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,700
Score d'incertitude au seuil0,657

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations14
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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