Committing Homicide After Drinking: The Characteristics of Self-Reported Alcohol-Involved Homicide Offending
Notice bibliographique
Résumé
It is well established that alcohol use is associated with homicide (e.g. Kuhns et al. 2014; Parker et al. 2011). However, much of our knowledge of alcohol-involved homicide is based on official data. Self-report data obtained directly from offenders about their consumption of alcohol immediately prior to committing homicide provide valuable information that complements data from official sources such as details emerging from police investigations and court proceedings. However, such data are rare. This study analyzes self-report data collected through face-to-face interviews with 205 men and women convicted of murder or manslaughter in Australia, of whom almost half (43.4%) reported use of alcohol prior to the homicide. The strongest predictor of alcohol-involved homicide was ongoing alcohol problems, speaking to the importance of prevention strategies targeting the entrenched nature of substance misuse. Furthermore, alcohol-involved homicides were nighttime events, committed in public places by older offenders using knives. Though such variables appear indicative of impulsiveness, a measure of self-control did not distinguish between alcohol-involved and not alcohol-involved homicide. Further investigations into the role of self-control on alcohol and violence are necessary.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».