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Enregistrement W4385580700 · doi:10.1002/jip.1620

Offence, offender, and victim characteristics in South Korean filicides, 1948–1962: A descriptive study

2023· article· en· W4385580700 sur OpenAlexaff
Leah Shon, Phillip Shon

Notice bibliographique

RevueJournal of Investigative Psychology and Offender Profiling · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHomicide, Infanticide, and Child Abuse
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyCriminologySocial psychologyDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Filicide is defined as the killing of children from birth to age 18 by a natural or step‐parent. The legal definition of filicide in Korea does not impose such age limits. Although families in contemporary Korea are nuclear in structure, they were multigenerational prior to the industrialisation that occurred during the second half of the twentieth century. While psychiatric and evolutionary theories have been predominantly used in the filicide literature, prior works have neglected to examine how culture shapes violence against one’s offspring. This paper explores the offence, offender, and victim characteristics in South Korean filicides (1948–1962) through a content analysis of a major newspaper ( Chosun Ilbo ). Results indicate that filicides occur in one‐on‐one contexts, primarily carried out by biological parents against their offspring while adoptive children appeared as victims due to the genealogical customs practiced in Korean society. Results indicate that more than 12% of filicide victims are adults. The implications of our findings are discussed.

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)0,003
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,126
Score d'incertitude au seuil0,945

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,270 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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