Changes in Personal Social Networks across Individuals Leaving Their Street Gang: Just What Are Youth Leaving Behind?
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».