Juvenile Delinquency in Five High Schools in Shenyang, China: \nAn Empirical Analysis under an Integrated Model
Notice bibliographique
Résumé
Youth crime has been increasing rapidly since the Economy Reform and Open-door Policy in 1979 and become a serious social problem in China. Researches on explanations of juvenile delinquency, however, are relatively limited, while a number of scholars in western countries have developed delicate theoretical models to explore this problem. General strain, differential association, and social bond theory are employed in the current study to test if western theories can be applied to a different social context and to empirically explain the causes of youth crime in China. An integrated model is addressed through a self-reported survey with 385 respondents. The respondents are high school students in the city of Shenyang, aged from 16 to 18. Data from the questionnaire survey suggests that these three theories could explain Chinese youth crime. Two separate Ordinary Least Squares (OLS) models are built for analyzing delinquency of males and females. Predictors related to strain and differential association theory are directly associated with youth crime, while weak social bonds have indirect impacts on juvenile delinquency. Males and females are influenced by different factors when they are involved in delinquency. The thesis concludes with a discussion of establishing a theoretical integrated model for Chinese adolescence and provides policy implications for protection programs.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».