Exploring the Gendered Nature and Prevalence of Adverse Childhood Experiences, Developmental Trauma, and Complex Trauma in a Sample of Justice-Involved Youth
Notice bibliographique
Résumé
In Canada, under Section 34 of the Youth Criminal Justice Act (YCJA), courts can order psychological assessments for high-risk youth to aid in informed sentencing and rehabilitation decisions. Clinical files prepared by a youth justice clinic to inform Section 34 reports for 1205 youth charged with serious offences will be used to examine the prevalence of adverse childhood experiences (ACEs), developmental trauma, and complex trauma. Additionally, we will investigate gender differences in the presence of adversity and trauma within the sample. We hypothesize that the accumulation of ACEs, developmental trauma, and complex trauma will increase the likelihood of youth criminal behavior. This hypothesis aligns with previous literature, which has shown that ACEs may not fully capture the extent of adversities experienced by youth, implicating developmental and complex trauma in crime trajectories as well. Our preliminary analysis of a subset of the sample reveals high levels of ACEs, with parental divorce being most frequently reported. While females generally reported higher victimization rates, significant victimization is observed across genders. Currently, manual coding of clinical notes used to inform Section 34 assessments is underway, spearheaded by a collaborative effort between students from Carleton University and the University of Toronto. We anticipate that our findings will illuminate the co-occurrence of ACEs, developmental trauma, and complex trauma within this sample, shedding light on their contributions to criminal behavior. Moreover, we hope that our study will offer insights into how these adversities can be mitigated by identifying individual strengths that increase the likelihood of crime desistance.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».