Notice bibliographique
Résumé
The use of group‐based trajectory analysis has yielded important insights into the nature and pattern of offending over the life span. Particularly important is research on the progression of criminal activity across major developmental periods such as adolescence to adulthood and early adulthood to mid‐adulthood and beyond. The purpose of this study was to: (1) compare the criminal trajectories of our sample of 378 juvenile offenders generated for a M = 12.1‐year follow‐up period, from age 15 to 27 years (on average), with the criminal trajectories generated for a M = 18.7 year follow‐up period, from age 15 to 34 years (on average); and (2) apply cross‐ validation (CV) to determine the optimal number of groups as an alternative to the Bayesian Information Criterion (BIC), which is known to be problematic. The trajectory analyses found that a 5‐group model best fit the initial follow‐up data and an 8‐group model best fit the extended follow‐up data. Trajectory groups with shorter trajectory lengths at the 12.1 year follow‐up were more stable over the two follow‐up periods than groups with longer trajectory lengths. Last, CV performed better than the BIC in finding the optimal models. 3
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,638 | 0,295 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».