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Enregistrement W3122720313 · doi:10.3390/socsci10020039

Changes in Personal Social Networks across Individuals Leaving Their Street Gang: Just What Are Youth Leaving Behind?

2021· article· en· W3122720313 sur OpenAlexaff
Caterina G. Roman, Meagan Cahill, Lauren Mayes

Notice bibliographique

RevueSocial Sciences · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCrime Patterns and Interventions
Établissements canadiensVancouver Island University
Organismes subventionnairesOffice of Juvenile Justice and Delinquency Prevention
Mots-clésProsocial behaviorDisengagement theoryCriminologySocial psychologyPsychologyPersonal networkJuvenile delinquencySociologyGerontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite a small but growing literature on gang disengagement and desistance, little is known about how social networks and changes in networks correspond to self-reported changes in street gang membership over time. The current study describes the personal or “ego” network composition of 228 street gang members in two east coast cities in the United States. The study highlights changes in personal network composition associated with changes in gang membership over two waves of survey data, describing notable differences between those who reported leaving their gang and fully disengaging from their gang associates, and those who reported leaving but still participate and hang out with their gang friends. Results show some positive changes (i.e., reductions) in criminal behavior and many changes toward an increase in prosocial relationships for those who fully disengaged from their street gang, versus limited changes in both criminal behavior and network composition over time for those who reported leaving but remained engaged with their gang. The findings suggest that gang intervention programs that increase access to or support building prosocial relationships may assist the gang disengagement process and ultimately buoy desistance from crime. The study also has implications for theorizing about gang and crime desistance, in that the role of social ties should take a more central role.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Communication savante
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 enseignants0,219
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0050,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,194
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,222 · 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.

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

Citations21
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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