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Record W2019845316 · doi:10.7202/011487ar

Les types de délinquantes : une étude longitudinale des causes et des conséquences1

2005· article· fr· W2019845316 on OpenAlexvenueno aff
Stephen A. Cernkovich, Catherine Kaukinen, Peggy C. Giordano

Bibliographic record

VenueCriminologie · 2005
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicCrime Patterns and Interventions
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophyPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’existence de différences sexuelles sur le plan du comportement antisocial est un fait largement répandu et accepté en criminologie, et ce, depuis la naissance de cette discipline. Bien que depuis une trentaine d’années les chercheurs se soient intéressés plus que jamais à la recherche théorique et empirique du comportement antisocial des femmes, force est de constater que les criminologues n’ont pas encore pleinement exploré la diversité des types de délinquance féminine. Notre examen des causes et des conséquences de la délinquance féminine s’appuie sur trois postulats de base : 1) la population délinquante est hétérogène 2) l’existence de types distincts de délinquantes est le produit de processus causaux qui sont à la fois communs et distincts et 3) les conséquences à long terme de la délinquance varient selon le type de délinquantes. Les données autorapportées ont été recueillies à partir d’un échantillon de répondantes interrogées en 1982, alors qu’elles étaient adolescentes, et subséquemment en 1992, alors qu’elles avaient atteint l’âge adulte. Nos analyses ont décelé des facteurs étiologiques uniques et communs à l’ensemble des types de délinquantes, ainsi que des événements de vie variant en fonction d’une diversité de dimensions comportementales, personnelles et interpersonnelles. Nos résultats font ressortir qu’une consommation de drogues durant l’adolescence a des effets particulièrement délétères chez les femmes lors du passage de l’adolescence à l’âge adulte.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesScience and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.695
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.004
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.001

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.

Opus teacher head0.686
GPT teacher head0.512
Teacher spread0.174 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations5
Published2005
Admission routes1
Has abstractyes

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