Weapons and Violence Among Male Delinquents: An International Comparative Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Despite growing concerns about youth violence, little research has been conducted in countries other than the USA specifically about the prevalence and actual use of weapons to threaten or harm others. This study employed the same questionnaire and methods to recruit 888 male delinquent youth in Toronto, Montreal, Philadelphia and Amsterdam. Two contrasting perspectives on the importance of firearms restriction in preventing youth violence - futility and availability - guide the discussion. Specifically, detained and dropout youth appear to have quite ready access to firearms, regardless of national gun control laws. On logistic regression analysis, the strongest independent predictors of four weapon related violent outcomes were site, prior delinquency and victimization; notably for gun violence, selling cocaine/crack, history of gang fights and living in neighbourhoods where drug selling was conspicuous, were significant. The high levels of gun involvement and weapons related violence among Toronto and Montreal youth were unexpected. The Canadian youth justice system may be selecting more serious delinquents for incarceration than those in the USA and the Netherlands. These results may also be a harbinger of greater gun availability, or reflect greater willingness of delinquent youth to arm themselves, than in the past. Since baseline data about firearms carrying, acquisition and use have not been collected previously in Canada, it will be important to monitor these trends.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».