From Childhood in a Ruined German City to Research on Crime and Violence
Notice bibliographique
Résumé
Friedrich Lösel was born in Germany in 1945. He is Emeritus Professor at Cambridge University (UK), as well as Erlangen University and Berlin Psychological University in Germany. He received the Stockholm Prize in Criminology, the Sellin-Glueck Award from the American Society of Criminology, and the Joan McCord Award from the Academy of Experimental Criminology. He created the Erlangen–Nuremberg Development and Prevention Study (ENDPS), which combined a prospective longitudinal and experimental design and investigated more than 600 children and their families from kindergarten to adolescence. The ENDPS showed that accumulated individual and social risk factors at preschool age predicted behavior problems in youth, but there was also developmental flexibility. The prevention part of the ENDPS implemented a universal training of child social skills, a parent training on positive parenting, and a combination of both. There were substantial short-term effects and promising outcomes after 10 years. The ENDPS team trained about 2,000 facilitators for a nationwide dissemination of the program. He also carried out an important longitudinal study on school bullying showing that intensive bullying perpetration was not only a school phenomenon but correlated with violence in other contexts and with criminal behavior in adulthood.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».