La dynamique des séquences de rechute chez des joueurs excessifs et des joueurs délinquants
Bibliographic record
Abstract
Dans les faits, des individus qui embrassent les trajectoires déviantes arrivent peu à maintenir une cadence linéaire ou constante dans leur déviance. Les changements et les transitions sont fréquents au sein des trajectoires déviantes qui, en réalité, fluctuent au fil du temps. Peu d’études se sont toutefois attardées, d’une manière dynamique, à ce qui explique ces changements. En se servant des renseignements autorévélés, collectés à l’aide de la méthode des calendriers de récits de vie, et dans un examen des changements inter et intra-individuels, cette étude compare les épisodes de rechute au sein de deux trajectoires déviantes, celles de 50 joueurs excessifs et de 107 délinquants. La démonstration met en évidence le caractère général du cadre analytique de la carrière criminelle. En particulier, nos résultats soulignent l’intérêt de considérer à la fois les facteurs liés aux caractéristiques individuelles et ceux associés aux circonstances de vie. On découvre également dans cette étude que l’effet des circonstances de vie est souvent conditionnel à certaines caractéristiques des individus.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".