1 Pathways and Crime Prevention: A Difficult Marriage?
Notice bibliographique
Résumé
For at least a quarter of a century the study of the developmental origins of crime and delinquency has been, in the words of Nagin and Tremblay (2005, p. 873), “both an important and contentious topic in criminology. ” Indeed, as these researchers note, the contemporary international wave of research within this genre is “testimony to the central position of what has come to be called developmental criminology ” (p. 874). We estimate that since 1990 the journal Criminology has devoted at least one third of its articles to some aspect of developmental criminology. Many other journals, broader perhaps in their theoretical and methodological orientations than Criminology, are also now devoting considerable space to themes such as the effects of child abuse and family violence on children and young people’s personal development, or the influence of poverty and social exclusion on pathways towards adulthood and perhaps toward crime. Our aim with this book is to add to this growing body of knowledge, particularly from an Australian and United Kingdom perspective, and to highlight some important theoretical, methodological and policy debates. Drafts of all the chapters were
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,017 |
| Communication savante | 0,010 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,003 |
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 ».