Early Developmental Crime Prevention Forged through Knowledge Translation: A Window into a Century of Prevention Experiments
Notice bibliographique
Résumé
Purpose To begin to develop an understanding of knowledge translation of early developmental crime prevention.Methods Involves a narrative review of experiments of early developmental prevention with measures of delinquency and criminal offending, and profiles two leading experiments, the Cambridge-Somerville Youth Study (CSYS) and the Montréal Longitudinal-Experimental Study.Results While the roots of early developmental crime prevention can be traced to studies of human development, experiments of preventive interventions are at the heart of knowledge translation and policy influence. This can be seen in the form of replications, the process of scaling up effective interventions for wider dissemination, and inspiration for prevention scientists to launch new and innovative experiments—sometimes with the aim to improve upon past results. For example, far from curtailing policy interest in a developmental approach to delinquency prevention or dampening the need for prevention experiments, the harmful effects reported in the 30-year follow-up of the CSYS instead had an influence on some new longitudinal-experimental studies in developmental and life-course criminology.Conclusions New experiments are needed to continue to advance early developmental crime prevention, and further research is needed to add to our understanding of knowledge translation in this area.
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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 | 0,170 | 0,194 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,050 |
| Communication savante | 0,016 | 0,036 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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.
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 ».