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Enregistrement W4387956045 · doi:10.46692/9781529228519.002

Youth Crime Prevention: Myths and Reality

2022· other· en· W4387956045 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSociopolitical Dynamics in Russia
Établissements canadiensUniversity of the Fraser Valley
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMythologyCrime preventionCriminologySociologyArtLiterature

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

At the beginning of a book purporting to review the impact of sport-based crime prevention initiatives, one might expect a clear definition of ‘sport-based crime prevention’. The problem with this, unfortunately, is that proponents of that approach tend to leave it vague, and thus avoid scrutiny with respect to its actual impact. Under the cover of haziness, various sport-based crime prevention initiatives can avoid articulating their own logic or explaining how exactly, or on the basis of what evidence, the sports activities they support can logically be associated with crime prevention. The fact is that, as will be discussed in the next chapter, there is little evidence that participation in sport prevents crime or encourages desistance from crime. That observation alone should be enough to disqualify many sports programmes from being subsidized through crime prevention budgets. However, it certainly does not dissuade many from making unsubstantiated claims about the crime prevention impact of sport-based programmes. When they run short of evidence or arguments, proponents of these initiatives are quick to suggest that even if crime prevention is not their main goal, it is nevertheless one of the programmes’ by-products. The concept of sport-based crime prevention is still in need of standard definitions, including operational definitions of what constitutes a sport-based intervention or programme other than the inclusion of a sport-related component. There is no terminology to differentiate between programmes where sport is the sole activity, those that combine sport with other social interventions (for example, using sport as a ‘hook’ to recruit youth), and those where sport is a marginal aspect of the programme. The centrality of sport in such programmes can vary considerably. In many instances, sport is only one of several activities in which participants take part and it is therefore very difficult to identify or quantify sport-specific effects. In some crime prevention programmes, sport participation does not even play a role; it is considered sufficient in some programmes to expose youth to successful athletes or sports personalities as role models or motivational speakers. Sport is itself not always defined clearly within crime prevention initiatives. Sometimes it refers to physical exercise on its own. A distinction is not always explicitly made between competitive sports that could potentially involve violent physical contact, and other sport activities where one is mostly competing against oneself.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,037
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,196

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0370,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0090,099
Communication savante0,0210,040
Science ouverte0,0050,012
Intégrité de la recherche0,0120,034
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,325 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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