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Enregistrement W4410137243 · doi:10.1017/s0003445206003722

Weapons and Violence Among Male Delinquents: An International Comparative Study

2006· article· en· W4410137243 sur OpenAlexaffabout
Patricia G. Erickson, Jennifer E. Butters, Dirk J. Korf, Lana D. Harrison, Marie‐Marthe Cousineau

Notice bibliographique

RevueInternational Annals of Criminology · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCriminal Justice and Corrections Analysis
Établissements canadiensInternational Centre for Comparative CriminologyCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCriminologyJuvenile delinquencyPsychologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,177
Score d'incertitude au seuil0,353

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,168
Tête enseignante GPT0,436
Écart entre enseignants0,269 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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