Impact du passé criminel des parents sur les comportements délinquants d’une cohorte d’adolescents suivis depuis la maternelle
Bibliographic record
Abstract
Selon plusieurs études, il y aurait une certaine association des comportements déviants à travers le temps et à travers les générations. Peu importe l’angle d’analyse, le fait que la délinquance soit liée d’une génération à une autre semble confirmé par plusieurs recherches empiriques. Cela étant dit, cette étude met à l’épreuve le modèle suggérant un lien intergénérationnel entre les comportements délinquants des adolescents et de leurs parents. En utilisant des données longitudinales recueillies auprès de 1037 garçons provenant de quartiers défavorisés d’une grande ville canadienne, nous examinons les comportements violents et les comportements de vol de ces adolescents alors qu’ils étaient âgés entre 11 et 17 ans tout en examinant l’effet du passé criminel de la mère et du père. Par la suite, diverses variables médiatrices familiales telles que la supervision inadéquate des parents, la punition erratique des parents et l’attachement à la famille sont ajoutées aux modèles pour évaluer leur part explicative dans cette association statistique. En réalisant deux modèles multiniveaux paramétriques, soit un pour chaque type de délinquance, les résultats de l’analyse permettent de constater d’une part, qu’un lien est observé entre les comportements violents des garçons et la présence d’un dossier criminel chez la mère et d’autre part, que la criminalité du père n’est pas associée aux comportements délinquants des garçons. Également, bien que la supervision parentale explique légèrement ce lien, les facteurs familiaux inclus dans l’analyse ne parviennent pas à expliquer en totalité cette relation entre la criminalité de la mère et les comportements délinquants de leurs garçons. Enfin, bien que la puissance statistique des données limite partiellement les conclusions générales, nous discutons des implications théoriques de ces résultats.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".