Youth violence and juvenile justice : causes, intervention and treatment programs
Notice bibliographique
Résumé
Preface Entre Dos Mundos/Between Two Worlds: An Evidence-Based Bicultural Skills Training Program for Acculturating Latino Families Evidence-Base Practices for Juvenile Delinquency: Risk & Protective Factors in Treatment Implementation Risk & Protective Factors in Youth Violence & Aggression: Promising Family-Based Prevention Models Sport as a Cure for Adolescent Aggressive, Antisocial, & Delinquent Behaviours Sociometric Status & Bullying: Peer Relationships, Aggressive Behavior, & Victimization Violent & Delinquent Youths: Relationships with Institutional Authorities & Compliance with Social Norms Violence Prevention & Treatment Programmes for Young Offenders Bullying & Victimization Experiences at School, the Parent-Child Relationship & Child School Performance: A Longitudinal Investigation Personal & Interpersonal Mediators Linking Acculturation Stress to Aggressive Behavior in Latino Adolescents Child-Rearing Practices & Delinquency in Children & Adolescents Sharks & Jets vs. Bloods & Crips: Socio-Economics, Prevention, & Intervention in Different Eras of Gang Violence The Motivational Influence of Attitude, Subjective Norm, Perceived Behavioral Control & Anticipated Affective Self-Reactions, on Behavioral Decision Making of Re-Offending Exploring Issues about Youth Gangs in Canada Risk & Resiliency among Juveniles & Young Adults The Influence of Normative Beliefs about Aggression on Behavior in Children Public Perceptions of Registry Laws for Juvenile Sex Offenders Index.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».