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Record W21115081 · doi:10.13140/2.1.1555.6168

«Caractéristiques des quartiers et développement de comportements antisociaux de garçons canadiens-français issus de milieux défavorisés de Montréal»

2014· article· fr· W21115081 on OpenAlexaboutno aff
Éric Robitaille

Bibliographic record

VenueAppetite · 2014
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicCanadian Identity and History
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Au cours des deux dernières décennies, un nombre important d’études aux États-Unis, au Canada et en Europe ont tenté d’identifier les liens existants entre les caractéristiques des quartiers et les comportements antisociaux des enfants et des adolescents. Malgré l’abondance des travaux, la question du choix de l’échelle spatiale a fait l’objet de peu d’attention. D’autres études suggèrent que les caractéristiques des quartiers pourraient jouer le rôle de variables potentiellement modératrices sur les facteurs de risque traditionnellement observés. De plus, les études sur les effets de quartier dans une perspective longitudinale ne sont pas nombreuses. Une dernière contribution à l’avancement des connaissances de notre thèse est reliée au choix du territoire d’étude, car, à notre connaissance, très peu de recherches empiriques ont été réalisées sur la thématique des effets de quartier sur le développement de comportements antisociaux au Québec et plus particulièrement à Montréal. Notre thèse tente de combler ces lacunes. \nCette recherche exploite les données issues de l’Étude longitudinale et expérimentale de Montréal (ÉLEM) portant sur 1 037 garçons canadiens-français provenant de quartiers socio-économiquement désavantagés et celles du recensement canadien. Dans notre étude, les variables dépendantes décrivent les comportements antisociaux tels qu’auto-rapportés par les jeunes (actes antisociaux contre la personne et contre la propriété). Les variables indépendantes sont liées aux caractéristiques socio-économiques des quartiers de résidence et aux caractéristiques individuelles, de la famille et du réseau social des jeunes. \nNous poursuivons trois objectifs. Dans un premier temps, nous tentons d’identifier l’échelle spatiale (zones de proximité) la plus probante dans l’explication des comportements antisociaux violents et non violents au milieu de l’adolescence (15 ans). Dans un deuxième temps, nous tentons de vérifier si le désavantage socio-économique et l’instabilité résidentielle des quartiers affectent la force et la direction de l’association entre certains facteurs de risque individuels, familiaux, sociaux et les trajectoires de comportements antisociaux d’adolescents suivies longitudinalement (11 à 17 ans). Dans un troisième temps, nous explorons les liens possibles entre les trajectoires des quartiers de résidence et les comportements antisociaux d’adolescents âgés de 17 ans. \nEn utilisant les données de l’ÉLEM, nous avons testé l’influence de différentes échelles spatiales, en définissant des zones de proximité de 5, 10 et 15 minutes de marche à partir du lieu de résidence des jeunes. Globalement, nos résultats montrent une relation significative entre le désavantage socio-économique, l’instabilité résidentielle du quartier et les comportements antisociaux à la plus petite échelle spatiale utilisée (le secteur de dénombrement). \nNous avons par la suite examiné l’association entre les caractéristiques des quartiers et les trajectoires de développement de comportements antisociaux sur une période de 6 ans, soit lorsque les jeunes étaient âgés de 11 à 17 ans. Les résultats des modèles de régression hiérarchique de croissance ne montrent aucun effet significatif entre les trajectoires de comportements antisociaux et les caractéristiques des quartiers. Toutefois, nos résultats montrent que l’instabilité résidentielle des quartiers contribue à un statut initial et à un taux de changement plus élevé de scores de comportements antisociaux chez les jeunes ayant préalablement un niveau d’agressivité physique plus élevé. Finalement, nous avons modélisé une série de trajectoires portant sur l’évolution des caractéristiques socio-économiques des quartiers de résidence de jeunes suivis pendant une période de 5 ans. Par la suite, des analyses ont été menées afin d’identifier les associations possibles entre les trajectoires de quartier et les comportements antisociaux des jeunes à l’âge de 17 ans. Les résultats montrent que la plupart des jeunes de notre échantillon ont habité des quartiers ayant des caractéristiques socio-économiques similaires tout au long des suivis c’est-à-dire de 11 à 16 ans. Des associations significatives entre les scores de comportements antisociaux et les différents types de trajectoires de quartiers de résidence des jeunes ont été mesurées. \nEn somme, nos résultats montrent qu’il est important de s’interroger sur l’échelle d’analyse et d’étudier les effets des caractéristiques des quartiers dans une perspective interactionniste. En effet, plusieurs éléments entourant le développement des jeunes peuvent avoir des effets sur leurs trajectoires de comportement antisocial. Les interactions doivent être prises en considération lorsque des interventions sont réalisées concernant le développement des jeunes. Beaucoup de recherches restent à faire sur les mécanismes qui sont à la base des effets de quartier et cela exigera de s’interroger sur l’échelle à laquelle ces mécanismes agissent. Mieux connaître ces éléments permettrait aux autorités locales de développer des politiques ou des interventions plus efficaces en matière urbaine, et ce, pour assurer un bon développement tant des enfants que des adolescents. Over the past two decades, a significant number of studies conducted in the United States, Canada, and Europe have attempted to identify the links between neighborhood characteristics and antisocial behavior in children and adolescents. However, the issue of choice of spatial scale has received little attention. Additionally, the results were highly variable from one study to another, suggesting that neighborhood characteristics may act as potentially moderating variables on the risk factors traditionally observed. Furthermore, very few longitudinal studies of neighborhood effects exist, to date. In addition to its contribution in studying the role of the spatial scale within a longitudinal perspective, as well as the interaction between the neighborhood variables and behavior, our thesis has a final contribution to the advancement of the knowledge in the field of neighborhood effect research due to the choice of the study area. Specifically, to our knowledge, very few empirical studies have focused on the neighborhood effects on the development of antisocial behavior in Québec. Our thesis attempts to fill these gaps. \nThis research uses data from the Montreal Longitudinal and Experimental Survey (ELEM) on 1037 boys from socio-economically disadvantaged neighborhoods. The outcome variables describe youths’ antisocial behavior (defined as any anti-social act against the person or against the property). The independent variables comprise of the socio-economic characteristics of neighborhoods and the individual characteristics of the youths, their families, and their communities. \nThis study has three aims. The first aim was to identify the spatial scale (defined as proximity areas to youths’ residences) that most convincingly explains violent and nonviolent antisocial behavior (namely theft) into middle adolescence (youths aged 15 years old). The second aim was to determine whether the socio-economic disadvantage and neighborhoods’ residential instability affect the strength and the direction of the association between the individual, their family, various social risk factors, and the trajectories of antisocial behavior in adolescents that were followed longitudinally (between 11 and 17 years). The third aim was to explore the possible links between the residential neighborhoods trajectories and the antisocial behavior of adolescents aged 17 years old. \nTo answer the first aim, we initially tested the influence of different spatial scales, defining areas close to 5-, 10-, and 15-minute walk away from the residence of the youths, using the data from the ELEM. Overall, our results show a significant relationship between antisocial behavior and living in an area characterized by a lower socio-economic status and by residential instability, based on a definition of the area using a smaller spatial unit (Canadian Census’ enumeration area). \nTo answer our second aim, we then examined the association between the neighborhood characteristics, on the one hand, and the developmental trajectories of antisocial behavior, on the other hand, over a period of 6 years, when the youths were aged 11 to 17 years old. The results of the hierarchical regression models of growth show no significant effect between the trajectories of antisocial behavior and the neighborhood characteristics. However, our results show that residential instability of neighborhoods contributes to a higher rate of change in the scores of antisocial behavior among the youth with a higher prior level of physical aggression. Finally, to answer our third aim, we modeled a series of trajectories of the changing socio-economic characteristics of neighborhoods that youth followed during a period of 5 years. Subsequent tests were conducted to identify possible associations between neighborhood and the trajectories of antisocial behavior of youth at the age of 17. The results show that the youths in our sample lived in neighborhoods with similar socio-economic characteristics throughout follow-up (namely at 11 to 16 years old). The regression models found significant associations between the scores of antisocial behavior and the youths’ trajectories of residential disadvantage. \nIn summary, our results revealed that it is important to consider the scale of analysis and study the effects of neighborhoods characteristics in an interactionist perspective. Indeed, several factors surrounding the development of young people can affect their trajectories of antisocial behaviors. Interactions must be taken into account for works on youth development instead of when we work on youth development. Further study should focus on the mechanisms that underlie the effects of neighborh

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 machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.122
Threshold uncertainty score0.246

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0030.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0080.001

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 head0.013
GPT teacher head0.267
Teacher spread0.254 · 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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
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

Citations0
Published2014
Admission routes1
Has abstractyes

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