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Enregistrement W7070903448

A Review of Findings from the\n“Gender and Aggression Project”\nInforming Juvenile Justice Policy\nand Practice Through\nGender-Sensitive Research

2010· article· en· W7070903448 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueInsecta mundi · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCriminal Justice and Corrections Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomic JusticeAggressionJuvenileJuvenile delinquencyPopulationPoison controlNormativeSuicide prevention
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Adolescent girls comprise nearly a third of juvenile arrests, and rates of incarceration among young females have been rising rapidly. Yet, young women continue to be a neglected population in juvenile justice research and service delivery. This special issue is devoted to describing the critical issues that arise when young women come into contact with the juvenile justice system. Over the last decade, our research team has been working together to better understand the lives of justice-involved youth. To this end, we have conducted a multisite longitudinal study that has followed adolescents as they have moved through the juvenile justice system, with our most recent wave of assessments occurring as these young people made the transition back into their communities and into young adulthood. This special issue represents a collection of key findings from the Gender and Aggression Project, with a special emphasis on pathways that young women follow both into and out of the juvenile justice system.\nThe Gender and Aggression Project (GAP) involved a partnership of researchers from across diverse disciplines who came together to build a common research instrument that could be used within both normative and high-risk populations. The findings reviewed in this special issue are derived from two longitudinal studies that used this common assessment instrument to assess the profiles, risk factors, and outcomes of justice-involved youth in the United States and Canada. Study One, the Gender and Aggression Project— Virginia Site, recruited an entire population of females sentenced to secure custody during a 14-month period in a large southeastern state (93% of all admissions). Participants included 141 adolescent females who were, on average, 16 to 17 years of age at the time of the first assessment. The sample was racially/ethnically diverse, with 50.0% self-identifying as African-American, 2.2% as Native American, 1.4% as Hispanic and 8.0% as “Other”: the remaining 38.4% identified as Caucasian. Following their sentencing, each participant underwent a 30-day assessment, which included psychological and educational testing, in addition to a full medical examination completed by a physician. Each participant also completed approximately 6-8 hours of individual assessments, including semi-structured clinical interviews, computerized diagnostic assessments, and a self-report protocol. Approximately two years after the initial interview, 78.5% (N=102) of eligible study members who had been released into the community for at least six months completed a 2-3 hour in-person assessment focused on reentry into the community and on mental and physical health functioning. The third wave of in-person assessments has just been completed with 120 of the study members being followed into young adulthood. To our knowledge, this is one of the largest in-depth studies of girls who have reached the deep-end of the juvenile justice system for which there is now longitudinal assessments available.

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)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,049
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,124

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,049
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0150,026
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,136
Tête enseignante GPT0,469
Écart entre enseignants0,333 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations0
Publié2010
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