The connection between child maltreatment and juvenile criminality : within a Canadian context
Notice bibliographique
Résumé
Research has repeatedly demonstrated that maltreatment increases the likelihood of criminality when compared to a non-maltreated population.What remains unclear is how maltreatment directly or indirectly affects criminality.This study was conducted to delineate any existing relationships between age of onset, type, severity and chronicity of maltreatment and age of onset, type, severity and chronicity of criminality in a Canadian context.The possible impacts of gender, parental capacity impairments, and reduced child functioning were taken into account when examining this relationship.In addition, the characteristics of these children were examined to see if there were major differences within this group.This retrospective study examined the complete official youth protection and young offender dossiers of 87 subjects, involved with Batshaw Youth and Family Centres, who were maltreated and criminal during the period April 1, 2002 to March 31, 2003.A survey instrument was designed to collect quantifiable data on each child.Findings indicate that maltreated and criminal children are characterized as an extremely high needs population.Within this group, children who came to the attention of DYP in infancy had the highest likelihood of parental and personal functioning issues throughout their lifespan and committed their first official crime at the earliest age.Multiple regressions indicated that parent risk score and age of first known DYP involvement were significant predictors of criminality.These results confirm the important role parents play in determining their child's life outcomes, and suggest that parenting capacities should be fully evaluated, treatment plans should be comprehensive in nature and based on cognitive abilities of both parent and child, and focus should be placed on permanency planning.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».