Criminal achievement and offender self-efficacy
Notice bibliographique
Résumé
La notion de réussite criminelle a essentiellement été définie au moyen de l’indicateur objectif des gains monétaires. Si l’idée selon laquelle l’argent est au coeur de la réussite professionnelle fait l’objet d’un large consensus social, il semble improbable que les gains monétaires permettent à eux seuls d’appréhender la réussite. Pour mieux comprendre certaines dimensions des carrières criminelles telles que la persistance et le désistement, il\nparaît utile de se pencher sur la manière dont les criminels définissent leur propre réussite. Il a été établi que l’auto-efficacité, soit la croyance que possède un individu en sa capacité à\naccomplir une tâche, permet de prédire plusieurs dimensions des carrières légitimes. À partir de la théorie sur l’auto-efficacité, ce mémoire examine de quelle manière se forme l’auto-efficacité criminelle. Nous soutenons que les perceptions relatives à la réussite criminelle sont affectées par des facteurs semblables à ceux qui jouent dans le développement de l’auto-efficacité légitime. Nous partons de l’hypothèse que les criminels forgent leur auto-efficacité à partir de quatre sources d’expérience : les réussites personnelles, l’apprentissage vicariant, la persuasion sociale et les états physiologiques. Il est également avancé que certaines caractéristiques individuelles et environnementales ont un impact significatif sur le développement de l’auto-efficacité criminelle. Sur la base d’entrevues auprès de 212 délinquants, nos résultats indiquent que l’auto-efficacité criminelle est une construction complexe fondée sur les caractéristiques individuelles et environnementales, ainsi que sur les expériences criminelles personnelles. Nous discutons de l’impact éventuel de ces conclusions sur l’appréhension de la persévérance et du désistement dans les carrières criminelles.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».