PARENTAL OVER-INDEBTEDNESS AND YOUTH CRIME IN SWEDEN: A NATIONWIDE REGISTER-BASED STUDY
Notice bibliographique
Résumé
Very little is known about whether a child’s delinquency can be related to a parent’s economic problems in terms of financial indebtedness. This would seem to be an important research gap, not least at a time when the repercussions of the 2008 global financial crisis are still being felt by many people. This study concerned boys and girls born in 2002 who had a parent with a registration date for a debt in the Swedish Enforcement Authority register between 2016 and 2017 (n = 3,284). We determined whether the adolescents had been convicted of a crime during the 3-year period when they were 15 to 17 years old, and compared their records with a sample from the general Swedish population (n = 16,435). Results from logistic regressions show that children who, at age 15 to 17, had a parent with debt problems were approximately one and a half times more likely to be convicted of a crime than children who were unexposed to registered debts of parents (OR = 1.55), irrespective of other well-established criminogenic risk factors observed prior to the parent’s date of registration at the Enforcement Authority. The results provide support for the notion that financial challenges and problems with creditors may be an important proximate risk factor of delinquency.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».