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Enregistrement W4280629826 · doi:10.1177/15412040221089235

Gender Differences in the Prevalence and Predictive Validity of Protective Factors in a Sample of Justice-Involved Youth

2022· article· en· W4280629826 sur OpenAlexaffabout
Julie Goodwin, Shelley L. Brown, Tracey A. Skilling

Notice bibliographique

RevueYouth Violence and Juvenile Justice · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntimate Partner and Family Violence
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental HealthUniversity of TorontoCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRecidivismPredictive validityPsychologyEconomic JusticeOccupational safety and healthInjury preventionPoison controlHuman factors and ergonomicsClinical psychologySuicide preventionDemographyMedicineEnvironmental healthPolitical scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research on strengths and violent behavior in justice-involved youth suggests that the prevalence and predictive validity of strength factors vary as a function of gender. Interviews conducted between 2009 and 2012 with 185 justice-involved Canadian youth ( N female = 84, N male = 101; 67% violent index offence) were coded retrospectively using two strength measures for violence prediction: the protective domain of the Structured Assessment of Violence Risk in Youth (SAVRY), and the Structured Assessment of Protective Factors-Youth Version (SAPROF-YV). Males exhibited more protective factors than females across measures. Both tools were strong predictors of general recidivism in males but not females. The SAVRY protective domain was predictive of violent recidivism in males, but the SAPROF-YV was not; neither was predictive of violent recidivism in females. This study demonstrates gender differences in the prevalence and predictive validity of strengths in justice-involved youth and highlights the need for more female-focused research and measures.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,150
Score d'incertitude au seuil0,906

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations9
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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