The Effect of Prosocial and Antisocial Relationships Structure on Offenders’ Optimism towards Desistance
Notice bibliographique
Résumé
At the end of his career, Carlo Morselli started to be interested in how the structure of social relations could influence offenders’ prospects for reintegration and desistance. This article analyzes the data from his research project on that topic. The impacts of offenders’ relationships have traditionally been discussed from a dichotomous, risk-centered perspective opposing antisocial and prosocial peers. Social network studies allow a step back and a global view of the contexts and processes in which relationships shape trajectories. This article focuses on the ego networks of offenders as they reintegrate with society and sheds light on triadic patterns associated with increased optimism toward desistance. Interviews were conducted with residents of halfway houses (48 men and 24 women), with offenders followed by a community agency (25 men), and with incarcerated youth offenders (24 male teenagers). Structured interviews addressed multiple aspects of the lives of the offenders, including their social relations, prosocial and antisocial. A mixed-method approach was used to understand the influence of social relations in the perception of desistance potential success. First, logistic regressions were used to assess the effect of individual’s and egocentric networks’ characteristics on optimism toward desistance. Second, case studies of ego network sociograms illustrate the results and suggest hypotheses about processes that may explain them. Results show that optimism is higher when prosocial personal networks are denser, and is lower when antisocial networks are open, and as antisocial peers are connected to prosocial ties. The implications of these patterns for offenders’ desistance and network-based interventions are discussed.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».