MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3136100341 · doi:10.1111/add.15494

Attributable fractions for substance use in relation to crime

2021· article· en· W3136100341 sur OpenAlexaffabout
Matthew M. Young, Chealsea De Moor, Pam Kent, Tim Stockwell, Adam Sherk, Jinhui Zhao, Justin Sorge, Shanna Farrell MacDonald, John R. Weekes, Emily Biggar, Bridget Maloney‐Hall

Notice bibliographique

RevueAddiction · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensUniversity of VictoriaCarleton UniversityCanadian Centre on Substance Use and Addiction
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCannabisPsychiatryPsychologyInjury preventionPoison controlSubstance abuseSuicide preventionHuman factors and ergonomicsCriminologyMedicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS: Building upon an existing methodology and conceptual framework for estimating the association between the use of substances and crime, we calculated attributable fractions that estimate the proportion of crimes explained by alcohol and six other categories of psychoactive substances. DESIGN: Cross-sectional surveys. SETTING: Canadian federal correctional institutions. PARTICIPANTS: Canadian men (n = 27 803) and women (n = 1335) offenders who began serving a custodial sentence in a Canadian federal correctional institution between 2006 and 2016. MEASUREMENTS: Offenders completed the computerized assessment of substance abuse, a self-report tool designed to assess (1) whether the offence for which they were convicted would have occurred had they not been intoxicated from alcohol or another substance, (2) whether they committed the offence to support their alcohol or other substance use and (3) whether they were dependent on alcohol (alcohol dependence scale) or another substance (drug abuse screening test). Offences were grouped into four mutually exclusive categories: violent crimes, non-violent crimes, impaired driving and substance-defined crimes. This study focused on violent and non-violent crime categories. Substances assessed were: alcohol, cannabis, opioids, other central nervous system (CNS) depressants, cocaine, other CNS stimulants and other substances. FINDINGS: According to offender self-report, 42% of all violent and non-violent crime would probably not have occurred if the perpetrator had not been under the influence of, or seeking, alcohol or other substances. Between 2006 and 2016, 20% of violent crimes and 7% of non-violent crimes in Canada were considered attributable to alcohol. In contrast, all other psychoactive substance categories combined were associated with 26% of all violent crime and 25% of non-violent crime during the same time-frame. CONCLUSIONS: Attributable fraction analyses show that more than 42% of Canadian crime resulting in a custodial sentence between 2006 and 2016 would probably not have occurred if the perpetrator had not been under the influence of or seeking alcohol or other drugs. Attributable fractions for alcohol and substance-related crime are a potentially useful resource for estimating the impact of alcohol and other substances on crime.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,275

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,253 · 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'étudeObservationnel
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

Citations19
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAddictionMême sujetSubstance Abuse Treatment and OutcomesTravaux en français237 207