Role of Social Support and Social Interest in Juvenile Delinquency: A Binary Logistic Regression Study from Türkiye
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated adolescents' involvement in juvenile delinquency in relation to their perceived social support and levels of social interest. Data were collected through face-to-face surveys with 402 adolescents aged 15-17 years in Adana, Türkiye. Among the participants, 118 were classified as having a history of juvenile delinquency, while 284 had no such history. The study utilized two instruments: the Social Relationship Elements Scale, which measures perceived support from family and friends, and the Social Interest Scale, which includes the subdimensions of sense of belonging, coping, helping behavior, and empathic sensitivity. Independent samples t-tests showed that: (1) adolescents involved in delinquency reported significantly lower levels of perceived family and friend support, and (2) non-delinquent adolescents scored higher on empathic sensitivity and helping behavior. Binary logistic regression analyses revealed that (1) higher levels of empathic sensitivity, helping behavior, and family/friend support significantly reduced the likelihood of involvement in delinquency, and (2) paradoxically, a stronger sense of belonging was associated with a higher likelihood of involvement in delinquency. These findings underscore the critical role of social support and social interest in shaping adolescent behavior. In particular, interventions that strengthen familial and friend relationships and promote prosocial tendencies may help prevent juvenile 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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».