Life-Course Criminology: Contemporary and Classic Readings
Notice bibliographique
Résumé
Section I: The Life-Course Perspective. 1. Time, Human Agency, and Social Change: Glenn H. Elder, Jr. 2. Crime and Deviance in the Life Course: Robert Sampson and John H. Laub. Section II: Age, Crime, And Criminal Careers. 3. Introduction: Studying Criminal Careers: Alfred Blumstein, Jacqueline Cohen, Jeffrey Roth, and Christy Visher. 4. The True Value of Lambda Appears to Be Zero: An Essay on Career Criminals, Criminal Careers, Selective Incapacitation, Cohort Studies, and Related Topics. Michael Gottfredson and Travis Hirschi. Section III: Life Course Theories Of Criminal Behavior. 5. Adolescence-Limited and Life-Course Persistent Antisocial Behavior: A Developmental Taxonomy: Terrie Moffitt. 6. A Life-Course Theory of Cumulative Disadvantage and the Stability of Delinquency: Robert Sampson and John H. Laub. Section IV: Empirical Tests Of Life-Course Theories. 7. Life Course Trajectories of Different Types of Offenders: Daniel S. Nagin, David P. Farrington, and Terrie E. Moffitt. 8. Criminal Careers in the Short-Term: Intra-Individual Variability in Crime and Its Relation to Local Life Circumstances. Julie Horney, D.Wayne Osgood, and Ineke Haen Marshall. Section V: Developmental Versus Static Theories: Current Debates. 9. Control Theory and the Life-Course Perspective: Travis Hirschi and Michael R. Gottfredson. 10. Understanding Variability in Lives Through Time: Contributions of Life-Course Criminology. Robert J. Sampson and John H. Laub. Section VI: Understanding Persistence In Criminal Behavior. 11. Stability of Aggression Over Time and Generations: L.R. Huesmann, L.D. Eron, M.M. Lefkowitz, and L.O. Walder. 12. Generality, Continuity, and Change in Offending: Raymond Paternoster, Charles W. Dean, Alex Piquero, Paul Mazerolle, and Robert Brame. Section VII: Examining Desistance From Criminal Behavior. 13. Age, Differential Expectations, and Crime Desistance: Neal Shover and Carol Y. Thompson. 14. Trajectories of Change in Criminal Offending: Good Marriages and the Desistance Process: John H. Laub, Daniel S. Nagin, and Robert J. Sampson. Section VIII: Interventions To Reduce Crime Over The Life Course. 15. Parent and Child Training to Prevent Early Onset of Delinquency: The Montreal Longitudinal-Experimental Study: Richard Tremblay, F. Vitaro, L. Bertrand, M. LeBlanc, H. Beauchesne, H. Boileau, and H. David. 16. Long-Term Effects of Nurse Home Visitation on Children's Criminal and Antisocial Behavior: 15-year Follow-up of a Randomized Controlled Trial. David Olds, Charles R. Henderson, et al.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,008 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,004 |
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 ».