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Enregistrement W4387956107 · doi:10.46692/9781529228519.004

Sports and Secondary Crime Prevention: Youth at Risk

2022· other· en· W4387956107 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueYouth Development and Social Support
Établissements canadiensUniversity of the Fraser Valley
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCrime preventionCriminologyComputer securityPsychologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

At the secondary level of crime prevention, sport-based programmes have been relied upon to reach and support youth deemed ‘at risk’. As discussed earlier, sport participation is mistakenly assumed to reform at-risk youth and prevent them from criminal involvement (Coakley, 2011; Eckholm, 2013; Riley et al, 2017). There is some evidence that sport can be an effective tool for recruiting and delivering other crime prevention interventions to mitigate risk factors and strengthen protective factors of crime and violence (Cameron and MacDougall, 2000; United Nations, 2020). Many youth crime or drug prevention programmes use sports as a vehicle or platform for delivering various other forms of interventions. They are usually designed as early interventions to reduce the impact of risk factors and enhance corresponding protective factors, by targeting ‘high risk’ individuals or groups (Kelly, 2012a; 2012b). The nature and impact of these other interventions is sometimes unclear. The programmes may have many benefits for participants, but they tend to overstate their ability to prevent crime (Kelly, 2012b). The ‘evidence’ of their success, when there is any at all, is mostly anecdotal or based on the perceptions of participants or programme managers. Furthermore, many community-based programmes with limited funding focus on receptive youths and overemphasize the fact that these youth may somehow be ‘at risk’. Some of the programmes focus primarily on drug prevention. However, as Crabbe observed, sport is used in drug prevention and treatment interventions because young people enjoy it, but it is for the same reason that they might also choose to use illicit drugs or engage in criminal activity or sport-related violence (Crabbe, 2000). Moreover, the whole approach seems oblivious of the problem of doping and the use of performance enhancing drugs. Spruit and her colleagues (2018b) evaluated a Dutch sportbased programme for youth at risk for juvenile delinquency. The primary outcome was juvenile delinquency, measured by official police data. The secondary outcomes were risk and protective factors for delinquency, assessed with selfand teacher reports. The study found small but significant intervention effects on juvenile delinquency, and no effects on the risk and protective factors of juvenile delinquency (Spruit et al, 2018b, 2018b).

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,002

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,259 · 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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