Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:
http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/42693
Registro completo de metadatos
Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
---|---|---|
dc.contributor.author | Ковальчук, О. | |
dc.contributor.author | Kovalchuk, O. | |
dc.date.accessioned | 2023-10-26T06:40:58Z | - |
dc.date.available | 2023-10-26T06:40:58Z | - |
dc.date.created | 2023-09-05 | |
dc.date.issued | 2023-09-05 | |
dc.date.submitted | 2023-07-10 | |
dc.identifier.citation | Ковальчук О. Аналіз відповідності для виявлення факторів ризику кримінальних рецидивів / О. Ковальчук // Вісник ТНТУ. — Т. : ТНТУ, 2023. — Том 111. — № 3. — С. 35–47. | |
dc.identifier.issn | 2522-4433 | |
dc.identifier.uri | http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/42693 | - |
dc.description.abstract | Використано аналіз відповідності для виявлення взаємозв’язків між кримінальними рецидивами й наступними елементами попередніх кримінальних історій засуджених: стать, вік на момент першого засудження до реальної міри покарання, вік на момент першого засудження до реальної або умовної міри покарання, рівень освіти, тип зайнятості, наявність дострокових звільнень, наявність умовних засуджень, наявність мотивації до звільнення. Проведений емпіричний аналіз дає можливість зробити висновки про існування прямого зв’язку ризику скоєння кримінальних рецидивів з віком, в якому обвинуваченому було призначено перше покарання (як до умовної, так і до реальної міри). Особи, які вперше отримали вирок у підлітковому чи молодому віці, мають більший ризик скоєння повторних кримінальних злочинів. Засуджені, які були вперше засуджені у віці старше 30 років до реальної міри покарання чи до реальної або умовної міри покарання є менш схильними до скоєння кримінальних рецидивів. Встановлено, що особи з високим ризиком скоєння повторних кримінальних злочинів мають незакінчену середню або середню освіту. Особи з середньою спеціальною, незакінченою вищою та вищою освітою є менш схильними до скоєння повторних кримінальних злочинів. Безробітні засуджені та особи з частковою зайнятістю схильні до вчинення кримінальних рецидивів на відміну від осіб з повною зайнятістю. Доведено, що ризик скоєння кримінальних рецидивів є вищим у осіб, що мали попередні дострокові звільнення чи/та умовні засудження. Підтверджено відсутність взаємозв’язку між схильністю до скоєння засудженими кримінальних рецидивів у майбутньому з наявністю у них мотивації до звільнення та статтю особи. Отримані результати можуть надати вагому інформацію для розроблення ефективних стратегій профілактики, запобігання та розкриття кримінальних злочинів. | |
dc.description.abstract | Correspondence analysis was used in the work to identify associations between criminal recidivism and the following elements of criminal histories of criminals: sex, age at the time of the first conviction to the actual degree of punishment, age at the time of the first conviction to the suspended or actual sentence, educational level, type of employment at the time of conviction, availability of early releases, availability of suspended sentences, availability of motivation for the release. The conducted empirical analysis made it possible to draw conclusions about the existence of a direct relationship between the risk of criminal recidivism with the age at the time of the first conviction to the suspended and/or actual sentence, the level of education obtained, the type of employment, the presence of early releases, previous conditional convictions and the lack of correlation between the fact of committing repeated criminal offenses and the gender and motivation of the convicts for release. | |
dc.format.extent | 35-47 | |
dc.language.iso | uk | |
dc.publisher | ТНТУ | |
dc.publisher | TNTU | |
dc.relation.ispartof | Вісник Тернопільського національного технічного університету, 3 (111), 2023 | |
dc.relation.ispartof | Scientific Journal of the Ternopil National Technical University, 3 (111), 2023 | |
dc.relation.uri | https://doi.org/10.33108/visnyk_tntu2022.04.122 | |
dc.relation.uri | https://doi.org/10.33108/visnyk_tntu2022.03.021 | |
dc.relation.uri | https://doi.org/10.33108/visnyk_tntu2022.03.105 | |
dc.relation.uri | https://doi.org/10.33108/visnyk_tntu2022.02.054 | |
dc.relation.uri | https://doi.org/10.33108/visnyk_tntu2022.02.063 | |
dc.relation.uri | https://doi.org/10.1371/journal.pone.0267941 | |
dc.relation.uri | https://doi.org/10.2478/foli-2022-0001 | |
dc.relation.uri | https://doi.org/10.1017/S1092852919001056 | |
dc.relation.uri | https://ceur-ws.org/Vol-3373/paper24.pdf | |
dc.relation.uri | https://doi.org/10.3389/fpsyt.2021.778399 | |
dc.relation.uri | https://doi.org/10.1016/j.jcrimjus.2018.10.003 | |
dc.relation.uri | https://doi.org/10.21428/cb6ab371.72aac051 | |
dc.relation.uri | https://doi.org/10.3390/su12031111 | |
dc.relation.uri | https://doi.org/10.1080/13218719.2018.1506721 | |
dc.relation.uri | https://doi.org/10.1007/978-981-15-7241-8_31 | |
dc.relation.uri | https://doi.org/10.1111/rssc.12580 | |
dc.relation.uri | https://erdr.gp.gov.ua | |
dc.relation.uri | https://doi.org/10.3390/info14030161 | |
dc.relation.uri | https://doi.org/10.33108/visnyk_tntu2022.04.027 | |
dc.relation.uri | https://doi.org/10.24425/ijet.2023.144365 | |
dc.subject | аналіз відповідності | |
dc.subject | взаємозв’язки | |
dc.subject | критерій Х2 | |
dc.subject | внутрішня безпека | |
dc.subject | кримінальний рецидивізм | |
dc.subject | correspondence analysis | |
dc.subject | associations | |
dc.subject | internal security | |
dc.subject | Х2-test | |
dc.subject | criminal recidivism | |
dc.title | Аналіз відповідності для виявлення факторів ризику кримінальних рецидивів | |
dc.title.alternative | Correspondence analysis for detecting risk factors for criminal recidivism | |
dc.type | Article | |
dc.rights.holder | © Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2023 | |
dc.coverage.placename | Тернопіль | |
dc.coverage.placename | Ternopil | |
dc.format.pages | 13 | |
dc.subject.udc | 51-7 | |
dc.relation.references | 1. Volkov S., Prokopenko A., Asabashvili S., Volkov K. Some aspects of autonomous cyber-physical systems diagnostics by their qualitative state. Scientific Journal of TNTU. 2022. Vol. 108. No. 4. P. 122–130. https://doi.org/10.33108/visnyk_tntu2022.04.122 | |
dc.relation.references | 2. Kulyna S. Evaluation of the reverse transformation methods complexity of the residual numbersystem for secure data storage. Scientific Journal of TNTU. 2022. Vol. 107. No. 3. P. 21–28. https://doi.org/10.33108/visnyk_tntu2022.03.021 | |
dc.relation.references | 3. Hladiy G., Khoma N., Zakaliak R., Mohylska M. Website dependability evaluation model basedon a multi-criteria approach. Scientific Journal of TNTU. 2022. No. 107 (3). P. 105–114.https://doi.org/10.33108/visnyk_tntu2022.03.105 | |
dc.relation.references | 4. Stadnyk M., Palamar A. Project management features in the cybersecurity area. Scientific Journal of TNTU.2022. No. 106 (2). P. 54–62. https://doi.org/10.33108/visnyk_tntu2022.02.054 | |
dc.relation.references | 5. Prus R., Yatsyuk S., Hlynchuk L., Mulyar V. Economic aspects of information protection underpresent large-scale cyber-attacks conditions. Scientific Journal of TNTU. 2022. No. 106 (2). P. 63–74.https://doi.org/10.33108/visnyk_tntu2022.02.063 | |
dc.relation.references | 6. Kovalchuk O., Kasianchuk M., Karpinski M., Shevchuk R. Decision-Making Supporting Models Concerning the Internal Security of the State. INTL Journal of Electronics Telecommunications. 2023.No. 96 (2). P. 301–307. | |
dc.relation.references | 7. Yu R., Langstrom N., Forsman M., Sjolander A., Fazel S., Molero Y. Associations between prisons and recidivism: A nationwide longitudinal study. National Center for Biotechnology Information. PLoS ONE, 2022, 17, e0267941. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0267941 | |
dc.relation.references | 8. Berezka K. M., Kovalchuk O. Ya., Banakh S. V., Zlyvko S. V., Hrechaniuk R. A Binary Logistic Regression Model for Support Decision Making in Criminal Justice. Folia Oeconomica Stetinensia. 2022.Vol. 22. No. 1. P. 1–17. https://doi.org/10.2478/foli-2022-0001 | |
dc.relation.references | 9. Yukhnenko D., Blackwood N., Fazel S. Risk factors for recidivism in individuals receiving community sentences: A systematic review and meta-analysis. CNS Spectrums. 2020. Vol. 25. No. 2. P. 252–263. https://doi.org/10.1017/S1092852919001056 | |
dc.relation.references | 10. Associative Rule Mining for the Assessment of the Risk of Recidivism, 4th International Workshop “Intelligent Information Technologies & Systems of Information Security”. Khmelnytskyi, Ukraine, 2023, 3373, pp. 376–387. https://ceur-ws.org/Vol-3373/paper24.pdf. | |
dc.relation.references | 11.Jacobs L. A., Fixler A., Labrum T., Givens A., Newhill C. Risk Factors for Criminal Recidivism Among Persons With Serious Psychiatric Diagnoses: Disentangling What Matters for Whom. Front Psychiatry.2021. Vol. 12. 778399. https://doi.org/10.3389/fpsyt.2021.778399 | |
dc.relation.references | 12.Cuevas C., Wolff K. T., Baglivio M. T. Dynamic risk factors and timing of recidivism foryouth in residential placement. Journal of Criminal Justice. 2019. Vol. 60. Р. 154–166. https://doi.org/10.1016/j.jcrimjus.2018.10.003 | |
dc.relation.references | 13. Garritsen K., Jankoviс M., Masthoff E., Caluwé E.D., Bogaerts S. The Role of Dynamic Risk and Protective Factors in Predicting Violent Recidivism: Intellectual Ability as a Possible Moderator?International Journal of Offender Therapy and Comparative Criminology, 2022, 52271. https://doi.org/10.21428/cb6ab371.72aac051 | |
dc.relation.references | 14. Navarro-Pérez J.-J., Viera M., Calero J., Tomas J. M. Factors in Assessing Recidivism Risk in Young Offenders. Sustainability. 2020. Vol. 12. No. 3. 1111. https://doi.org/10.3390/su12031111 | |
dc.relation.references | 15. Heffernan R., Ward T. Dynamic Risk Factors, Protective Factors and Value-Laden Practices. Psychiatry, Psychology and Law. 2019. Vol. 26. No. 2. https://doi.org/10.1080/13218719.2018.1506721 | |
dc.relation.references | 16. Saravanan P., Selvaprabu J., Raj L. A., Khan A., Sathick K. Survey on crime analysis and prediction using data mining and machine learning techniques. Lect. Notes Electr. Eng. 2021. Vol. 688. P. 435–448.https://doi.org/10.1007/978-981-15-7241-8_31 | |
dc.relation.references | 17.Riani M., Atkinson A. C., Torti F., Corbellini A. Robust Correspondence Analysis. Journalof the Royal Statistical Society Series C: Applied Statistics. 2022. Vol. 71. No. 5. P. 1381–1401.https://doi.org/10.1111/rssc.12580 | |
dc.relation.references | 18.Єдиний реєстр досудових розслідувань. [Електронний ресурс]. URL: https://erdr.gp.gov.ua. | |
dc.relation.references | 19. Kovalchuk O., Karpinski M., Banakh S., Kasianchuk M., Shevchuk R., Zagorodna N. Prediction Machine Learning Models on Propensity Convicts to Criminal Recidivism. Information. 2023. Vol. 14. No. 3. P. 161. https://doi.org/10.3390/info14030161 | |
dc.relation.references | 20. Kovalchuk O. Modeling the risks of the confession process of the accused of criminal offensesbased on survival concept. Scientific Journal of TNTU. 2022. Vol. 108. No. 4. P. 27–37.https://doi.org/10.33108/visnyk_tntu2022.04.027 | |
dc.relation.referencesen | 1. Volkov S., Prokopenko A., Asabashvili S., Volkov K. Some aspects of autonomous cyber-physical systems diagnostics by their qualitative state. Scientific Journal of TNTU. 2022. Vol. 108. No. 4. P. 122–130. https://doi.org/10.33108/visnyk_tntu2022.04.122 | |
dc.relation.referencesen | 2. Kulyna S. Evaluation of the reverse transformation methods complexity of the residual numbersystem for secure data storage. Scientific Journal of TNTU. 2022. Vol. 107. No. 3. P. 21–28. https://doi.org/10.33108/visnyk_tntu2022.03.021 | |
dc.relation.referencesen | 3. Hladiy G., Khoma N., Zakaliak R., Mohylska M. Website dependability evaluation model basedon a multi-criteria approach. Scientific Journal of TNTU. 2022. Vol. 107. No. 3. P. 105–114. https://doi.org/10.33108/visnyk_tntu2022.03.105 | |
dc.relation.referencesen | 4. Stadnyk M., Palamar A. Project management features in the cybersecurity area. Scientific Journal of TNTU.2022. Vol. 106. No. 2. P. 54–62. https://doi.org/10.33108/visnyk_tntu2022.02.054 | |
dc.relation.referencesen | 5. Prus R., Yatsyuk S., Hlynchuk L., Mulyar V. Economic aspects of information protection underpresent large-scale cyber-attacks conditions. Scientific Journal of TNTU. 2022. Vol. 106. No. 2. P. 63–74.https://doi.org/10.33108/visnyk_tntu2022.02.063 | |
dc.relation.referencesen | 6. Kovalchuk O., Kasianchuk M., Karpinski M., Shevchuk R. Decision-Making Supporting Models Concerning the Internal Security of the State. INTL Journal of Electronics Telecommunications. 2023.Vol. 96. No. 2. P. 301–307. URL: https://doi.org/10.24425/ijet.2023.144365. | |
dc.relation.referencesen | 7. Yu R., Langstrom N., Forsman M., Sjolander A., Fazel S., Molero Y. Associations between prisons and recidivism: A nationwide longitudinal study. National Center for Biotechnology Information. PLoS ONE, 2022, 17, e0267941. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0267941 | |
dc.relation.referencesen | 8. Berezka K. M., Kovalchuk O. Ya., Banakh S. V., Zlyvko S. V., Hrechaniuk R. A Binary Logistic Regression Model for Support Decision Making in Criminal Justice. Folia Oeconomica Stetinensia. 2022.Vol. 22. No. 1. P. 1–17. https://doi.org/10.2478/foli-2022-0001 | |
dc.relation.referencesen | 9. Yukhnenko D., Blackwood N., Fazel S. Risk factors for recidivism in individuals receiving community sentences: A systematic review and meta-analysis. CNS Spectrums. 2020. Vol. 25. No. 2. P. 252–263. https://doi.org/10.1017/S1092852919001056 | |
dc.relation.referencesen | 10. Associative Rule Mining for the Assessment of the Risk of Recidivism, 4th International Workshop “Intelligent Information Technologies & Systems of Information Security”. Khmelnytskyi, Ukraine, 2023, 3373, pp. 376–387. https://ceur-ws.org/Vol-3373/paper24.pdf. | |
dc.relation.referencesen | 11.Jacobs L. A., Fixler A., Labrum T., Givens A., Newhill C. Risk Factors for Criminal Recidivism Among Persons With Serious Psychiatric Diagnoses: Disentangling What Matters for Whom. Front Psychiatry.2021. Vol. 12. 778399. https://doi.org/10.3389/fpsyt.2021.778399 | |
dc.relation.referencesen | 12.Cuevas C., Wolff K. T., Baglivio M. T. Dynamic risk factors and timing of recidivism foryouth in residential placement. Journal of Criminal Justice. 2019. Vol. 60. Р. 154–166. https://doi.org/10.1016/j.jcrimjus.2018.10.003 | |
dc.relation.referencesen | 13. Garritsen K., Jankoviс M., Masthoff E., Caluwé E.D., Bogaerts S. The Role of Dynamic Risk and Protective Factors in Predicting Violent Recidivism: Intellectual Ability as a Possible Moderator?International Journal of Offender Therapy and Comparative Criminology, 2022, 52271. https://doi.org/10.21428/cb6ab371.72aac051 | |
dc.relation.referencesen | 14. Navarro-Pérez J.-J., Viera M., Calero J., Tomas J. M. Factors in Assessing Recidivism Risk in Young Offenders. Sustainability. 2020. Vol. 12. No. 3. 1111. https://doi.org/10.3390/su12031111 | |
dc.relation.referencesen | 15. Heffernan R., Ward T. Dynamic Risk Factors, Protective Factors and Value-Laden Practices. Psychiatry, Psychology and Law. 2019. Vol. 26. No. 2. https://doi.org/10.1080/13218719.2018.1506721 | |
dc.relation.referencesen | 16. Saravanan P., Selvaprabu J., Raj L. A., Khan A., Sathick K. Survey on crime analysis and prediction using data mining and machine learning techniques. Lect. Notes Electr. Eng. 2021. Vol. 688. P. 435–448.https://doi.org/10.1007/978-981-15-7241-8_31 | |
dc.relation.referencesen | 17.Riani M., Atkinson A. C., Torti F., Corbellini A. Robust Correspondence Analysis. Journalof the Royal Statistical Society Series C: Applied Statistics. 2022. Vol. 71. No. 5. P. 1381–1401.https://doi.org/10.1111/rssc.12580 | |
dc.relation.referencesen | 18. Unified register of pre-trial investigations. URL: https://erdr.gp.gov.ua. (accessed: 13.03.2023) [In Ukrainian]. | |
dc.relation.referencesen | 19. Kovalchuk O., Karpinski M., Banakh S., Kasianchuk M., Shevchuk R., Zagorodna N. Prediction Machine Learning Models on Propensity Convicts to Criminal Recidivism. Information. 2023. Vol. 14. No. 3. P. 161. https://doi.org/10.3390/info14030161 | |
dc.relation.referencesen | 20. Kovalchuk O. Modeling the risks of the confession process of the accused of criminal offenses based on survival concept. Scientific Journal of TNTU. 2022. Vol. 108. No. 4. P. 27–37. https://doi.org/10.33108/visnyk_tntu2022.04.027 | |
dc.identifier.citationen | Kovalchuk O. (2023) Analiz vidpovidnosti dlia vyiavlennia faktoriv ryzyku kryminalnykh retsydyviv [Correspondence analysis for detecting risk factors for criminal recidivism]. Scientific Journal of TNTU (Tern.), vol. 111, no 3, pp. 35-47 [in Ukrainian]. | |
dc.identifier.doi | https://doi.org/10.33108/visnyk_tntu2023.03.035 | |
dc.contributor.affiliation | Західноукраїнський національний університет, Тернопіль, Україна | |
dc.contributor.affiliation | West Ukrainian National University, Ternopil, Ukraine | |
dc.citation.journalTitle | Вісник Тернопільського національного технічного університету | |
dc.citation.volume | 111 | |
dc.citation.issue | 3 | |
dc.citation.spage | 35 | |
dc.citation.epage | 47 | |
Aparece en las colecciones: | Вісник ТНТУ, 2023, № 3 (111) |
Ficheros en este ítem:
Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
---|---|---|---|---|
TNTUSJ_2023v111n3_Kovalchuk_O-Correspondence_analysis_35-47.pdf | 5,18 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir | |
TNTUSJ_2023v111n3_Kovalchuk_O-Correspondence_analysis_35-47.djvu | 352,87 kB | DjVu | Visualizar/Abrir | |
TNTUSJ_2023v111n3_Kovalchuk_O-Correspondence_analysis_35-47__COVER.png | 1,31 MB | image/png | Visualizar/Abrir |
Los ítems de DSpace están protegidos por copyright, con todos los derechos reservados, a menos que se indique lo contrario.