Crime and Family Dynamics: New Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
Research framework : Studying crime and the family involves considering issues at the individual, relational, community, and social structural levels. Objectives : This issue aims to bring together interdisciplinary perspectives to demonstrate how crime shapes family dynamics, with a particular focus on the intersectionality of social inequalities and forms of structural violence. Methodology : The contributions in this issue include qualitative and quantitative empirical analyses, as well as a social analysis of case law. Results : Problematic and criminalized behavior, and victimization, are linked to gender, social and economic exclusion, parenting practices, peer relationships, and intimate relationships. Crime also involves structural violence: systems, policies, and practices that shape family environments and dynamics. Interventions aimed at suppressing and punishing crime can thus represent a form of structural violence that reproduces the physical, psychological, social, and economic violence experienced within the family. Conclusion : Crime and violence, in all its forms, are subject to structural and social processes that cause these types of “social problems” to cluster together. The family, as a basic unit of the social system, can promote resilience or reproduce violence. Interventions that ignore families’ “thread of trauma” risk reproducing violence, thereby shaping family trajectories. Contribution : This issue demonstrates that crime is embedded in relational, social, and institutional dynamics. The application of an interdisciplinary and intersectional approach allows for the analysis of the complexity of family experiences of crime.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,027 |
| Communication savante | 0,008 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».