La Delincuencia Juvenil y su tratamiento

en textos de divulgación Científica

Autores: Sonia Casas, Noemí Milon, David Espinosa

Abstract

El objetivo general de esta investigación es la descripción de tendencias en el tratamiento de la

delincuencia juvenil en una muestra de treinta y cinco textos de divulgación científica en el ámbito

de la Sociología. Se han aplicado cinco técnicas multimodales de análisis estadístico en artículos

extraídos de la base de datos "Sociological Abstracts". En los resultados del análisis cluster

podemos observar que el género no es una variable relevante en el tratamiento de la delincuencia

juvenil. Destacamos que la mención a políticas de intervención pública se da en los resúmenes que

tocan más el tema de familiar, vinculándose menos a temas como la pobreza. Se tiende a hablar de

etnia o inmigración principalmente en el sentido de sus relaciones con la familia o los estudios. En

el análisis factorial vemos que como más moderna es la publicación menos páginas tiene, más

referencias a otros estudios se hacen y menos se vinculan a los análisis a las bandas o a la ciudad.

En el escalamiento multidimensional cuando se habla de género, etnia o salud se tiende a olvidar la

pobreza, y vemos como en los abstracts centrados en las relaciones de amistad no se hace referencia

a los estudios ni a la familia. El análisis de correspondencias nos muestra claras diferencias entre

editoriales y autores en lo que se refiere a su perspectiva teórica. Finalmente, en el análisis

discriminante vemos como los artículos evaluados por expertos tienen más autores, más páginas y

están actualizados más recientemente.

Palabras clave

Delincuencia juvenil, técnicas multi-modales, familia, pobreza, políticas de intervención

Abstract

In this research five multimodal statistical techniques have been used in a selection of cases of a

bibliographic research. The research has been done at the database of Sociological Abstracts, with

the keywords "youth and delinquency", and 35 cases were selected. The cluster analysis results

show us that the genre is treated equally, and we appreciate that the mention of the policies of

social intervention is more usual in the abstracts that deals with familiar surrounding. There's also

a tendency of treating the ethnics or immigration basically in the sense of the relationship with the

family and the education, and this are hardly ever linked with the poverty. In the factorial analysis

1

we can observe that the more recent is the publication and its updating, the more there is a

tendency to mention other studies references, to make differences between the genres and to take in

count the adulthood of the young offenders. The more recent the publication, the less pages it has,

and the less talks about gangs or urban environment. In the multidimensional scaling technique, we

can empathize that the abstracts that deal with gender issues, ethnics or the health, don't talk the

poverty. The fact that poverty is not related with such determinant variables in the configuration of

the incomes shows us the empty space existing in this important area of investigation about the

young offenders. The abstracts around friendship relationships and gangs aren't related with

education, and don't take in consideration the preexisting family relationships to explain the youth

delinquency.In the correspondence analysis we can see the differences between the editorial and the

theoretical perspectives of the articles. To conclude, the discriminant analysis shows us how the

articles evaluated by experts have more authors, more pages, and have been updated more recently.

Objetivo

El objetivo de este trabajo de investigación es hacer una primera aproximación y descripción de las

tendencias en el tratamiento de la delincuencia juvenil desde el ámbito científico. A nivel global,

estas técnicas nos resultan útiles para diversos propósitos. En primer lugar nos permiten solucionar

problemas de clasificación tanto de variables como de casos (análisis cluster). Nos permiten

también detectar o eliminar información redundante en nuestros datos, es decir depurar la métrica

de input para obtener unos mejores resultados. Todas las técnicas tienen dos niveles de

interpretación: el empírico que nos viene dado por todo lo que tienen en común las variables o casos

en la configuración de los resultados (outputs) y a nivel abstracto la explicación del por que

aparecen estos resultados y descripción de las tendencias.

Metodología

Se han aplicado cinco técnicas multimodales de análisis estadístico a una selección de casos

resultado de una búsqueda bibliográfica. Estas técnicas son: análisis cluster, análisis factorial,

escalamiento multidimensional, análisis de correspondencias y análisis discriminante. La base de

datos utilizada es la “Sociological Abstracts”, y se han seleccionado los artículos que contenían los

keywords “youth and delincueny”, seleccionándose 35 casos. Los criterios de búsqueda

especificados fueron: artículos publicados desde el año 2009 hasta el día 5 de marzo del 2012, en

cualquier idioma y en los siguientes tipos de fuente: “Scholarly Journals”, “Tesis” y “Reports”.

2

Resultados

Análisis Cluster

Análisis Cluster con variables dummies por casos

Los clusters están configurados por grupos de casos (abstracts). Las variables utilizadas son :

género del autor (hombre), drogas, estudios, relaciones familia, relaciones amistad, relaciones

bandas, pobreza, etnia, salud, ciudad, sexualidad, política, se especifica el método y presencia de

literatura. A partir de la fase 17 observamos que no hay homogeneidad (la correlación es inferior al

0,5). Hemos considerado oportuno dividir el dendograma en 5 clusters principales. El primer cluster

lo forman los abstracts 24, 31, 15, 25, 10, 35. Vemos como la correlación más alta se da entre el 24

y 31 (1.0) por lo que ambos estudios son prácticamente iguales. Se trata de casos que tienen como

tema principal de análisis la violencia juvenil en el ámbito urbano. El segundo cluster incluye los

casos 8, 9, 11, 17, 18, 26, 30 y 34 y podemos observar que todos los casos son bastante

heterogéneos. El tercer cluster lo forman los artículos 20, 22, 14, 33, 5, 23. Los casos 14 y 33

ocupan la segunda posición en cuanto a su correlación (0,835). El cuarto cluster lo configuran los

casos 29, 32, 12 y 1. Por último, el quinto cluster incluye los siguientes casos: 13, 27, 3, 6, 16, 19,

4, 7, 28 y 2. Finalmente cabe destacar que el caso 21 tiene una correlación muy baja con el resto de

abstracts por lo que no forma parte de ningún cluster. Este texto trata sobre las los trastornos de

adaptación de los jóvenes con enfermedades mentales y consideramos que en próximas

investigaciones podría retirarse del análisis.

3

Cluster con variables nominales por casos

Para realizar el análisis cluster con variables nominales por casos hemos utilizado las siguientes

variables: editorial, país publicación, tipo de fuente, idioma publicación, tipo de documento, base de

datos, perspectiva teórica y datos fuentes. Es un dendograma muy homogéneo ya que la correlación

es superior a 0,5 hasta la etapa 33 inclusive. Hemos decidido dividir el dendograma en 4 clusters.

El primer cluster lo configuran los casos 12, 22, 1, 3, 5 y 6. Los casos 12 y 22 tienen una

correlación del 1 así como los casos 3 y 5. Esto significa que ambos artículos nos están dando la

misma información en el contenido de sus variables. En el 2 cluster hay los siguientes casos 10, 34,

24, 32, 31, 19, 21, 33 y 9. Los casos 24, 32 y 21 tienen una correlación alta. En el tercer cluster se

agrupan los casos 13, 18, 29, 15, 26, 14, 25, 23, 20, 30, 17, 11, 28 y 27. Es el cluster más numeroso

pero también el más heterogéneo. Finalmente el cuarto cluster lo configuran los casos 7, 8, 4, 2 y

35. En este conglomerado podemos volver a encontrar dos casos (7 y 8) con una correlación

perfecta.

4

Cluster con variables dicotómicas por variables

Para realizar el último cluster hemos introducido variables que nos indican ausencia o presencia de

las temáticas género masculino, género femenino, relaciones banda, ciudad, relaciones amistad,

pobreza, salud, drogas, sexualidad, estudios, etnia, relaciones familia y políticas de intervención.

Hemos visto que a partir de la tercera fase todas las variables son heterogéneas ya que la correlación

es inferior a 0,5.

Después de observar el dendograma obtenido hemos definido tres grandes conglomerados de

variables. El primero lo configuran las variables género masculino, género femenino y salud. Vemos

como el tema del género es tratado de manera igualitaria (las variables se habla de mujeres y se

habla de hombres están fuertemente corelacionadas (0,6). Nótese que se trata de variables

biológicas. Son estudios estrictamente descriptivos enfocados a obtener los indicadores

diferenciales que podrían identificar de forma innata la incidencia de la delincuencia juvenil, por su

condición biológica como lo es el género. El segundo cluster está formado por las variables

estudios, etnia, relaciones familia y políticas de intervención. La aparición de la mención a políticas

de intervención en este conglomerado resulta muy relevante ya que se asocia con los niveles de

estudios y relaciones micro (familiares), así como con la posible estigmatización biológica asociada

a la etnia. Vemos como tales políticas y sus estudios de impacto, no se asocian, de hecho quedan

claramente disociadas, de la problemática estrictamente social que deberían afrontar (por ejemplo

en drogas y pobreza que no se asocian en el mismo cluster). Estos otros estudios estarían dirigidos a

5

las relaciones micro o interpersonales (familiares) en grupos cerrados y estables, por ello difíciles

de modificar. El tercer cluster lo componen las variables drogas, sexualidad, relaciones bandas,

ciudad, relaciones amistad y pobreza. Es el conglomerado más heterogéneo, aunque dos variables

nos aparecen bastante corelacionadas (0,5), indicándonos que los textos que hablan de ciudad

también tienden a tratar la pertenencia a bandas. Y un tercer grupo que a nivel macro investiga las

dinámicas sociales más amplias y con posibilidad de intervención social. Sería lógico entender que

las políticas sociales se asociaran con el último grupo, no obstante lo hacen con el segundo

apuntando a una psicoterapia individualizada en el seno familiar o escolar, es decir, en grupos

cerrados.

Análisis Factorial

Input

Se han introducido todas la variables numéricas y dicotómicas de nuestra matriz bibliométrica, con

el objetivo de obtener una estructura simple. Para ello hemos empleado un método de rotación

quartimax y se han excluido del análisis todas aquellas variables con una saturación inferior a 0,3.

De los 26 posibles factores obtenidos del gráfico de sedimentación, decidimos únicamente emplear

los 4 primeros debido a su gran capacidad explicativa en comparación con el resto de factores.

Output

Cada factor se caracteriza por tener una alta correlación interna y una baja asociación con el resto

de variables que configuran los otros factores. Los factores, que nos aparecen sobre los ejes de las

dimensiones, pueden ser bipolares (si existen variables correlacionadas positivamente y

negativamente entre sí) o bien uni polares. El primer factor, el de mayor varianza explicada

(13,4%), es bipolar y está formado por las siguientes variables: año de publicación (0,839),

referencias a otros estudios (0,579), fecha de actualización (0,35), concepto adulto (0,343) y

diferencia entre sexos (0,309). En el polo opuesto, con una varianza explicada del 12,3%,

encontramos las variables se habla de ciudad (-0,606), se habla de bandas (-0,531), y número de

páginas (-0,373). El segundo factor unipolar está formado por se habla de sexualidad (0,984),

tamaño de la muestra (0,617), concepto crimen (0,509) y concepto riesgo (0,433). El tercer factor

con mayor capacidad explicativa es unipolar y está constituido únicamente por dos variables: se

habla de relación de pareja (0,978) y drogas (0,385).

El último factor considerado y de carácter bipolar lo configuran las siguientes variables: número de

autores (0,982), se habla de salud (0,526), se habla de estudios (-0,402) y se centra en mujeres

(0,346).

6

De estos outputs se puede interpretar que cuanto más moderna es la publicación (y su

actualización), hay una mayor tendencia de referirse a otros estudios, diferenciar entre sexos y

considera la etapa de adulto de los delincuentes juveniles. Pero que, por otro lado, suelen dedicarle

menos páginas al estudio y vincular sus análisis con menor frecuencia a las bandas o las ciudades.

7

Escalamiento Multidimensional

Input

Al introducir las variables dicotómicas podemos ver como se van configurando las dos dimensiones

sin poder incorporar a ninguna de ellas la variable de drogas y políticas (están débilmente

correlacionadas con las dos dimensiones) aún que tienen una gran capacidad explicativa al ser dos

de las variables más alejadas de las coordenadas (0,0). Cuando las variables están cerca de la

coordanada (0,0) quiere decir que no hay ninguna relación fuerte con ninguna de las dos

dimensiones como es el caso de la variable de sexualidad.

Output

La primera dimensión, la vertical y la que tiene mayor capacidad explicativa, es bipolar. Las

variables salud, etnia, género femenino y género masculino están correlacionadas negativamente

con la variable pobreza. Por lo cual cuando se habla de género (ambos), etnia o de salud no se

tiende a hablar de pobreza. El hecho de que no se relacione la pobreza con variables tan

determinantes en la configuración de los ingresos como son el género, la etnia o la salud son una

muestra del vacío existente de una de las áreas de investigación para llegar a entender la

delincuencia entre los jóvenes. Por último, dentro de esta dimensión, la pobreza y el género

masculino serían las dos variables con mayor capacidad explicativa (ya que son las que se

8

encuentran más alejadas de las coordenada 0,0).

La segunda dimensión, la horizontal, también bipolar, estaría formada por las variables relaciones

familiares y estudios, que estarían negativamente relacionadas con las variables de ciudad,

relaciones de bandas, y relaciones amistad. Esto quiere decir que los abstracts que se centran en las

relaciones de amistad y de bandas no hacen referencia a los estudios, ni tienen en consideración las

relaciones familiares preexsitentes para explicar la delincuencia juvenil. La varianza explicada de

este modelo se sitúa en 0.78447 (RSQ).

Escalamiento Multidimensional II

Para obtener un resultado más próximo a un circumplex, uno de los procesos de decisión que hemos

tomado ha sido sacar todas aquellas variables que tenían una menor capacidad explicativa del

modelo. Se han mantenido las siguientes variables: políticas, relaciones familiares, estudios, género

masculino, relaciones en bandas, relaciones de amistad y drogas. La capacidad explicativa del

modelo aumenta ligeramente hasta situarse en una RQS del 0.8062. Este gráfico de dimensiones de

escalamiento multidimensional no es perfectamente bipolar (ya que no se configura una

circunferencia) pero puede convertirse en un referente para futuras investigaciones y para

determinar aquellas variables que faltan para acabar de explicar la violencia juvenil.

9

Análisis de Correspondencias

El análisis de correspondencias estudia la relación entre dos variables nominales (multinomiales)

donde no existe un orden en sus categorías de respuesta. Se quiere encontrar la máxima variabilidad

explicada (inercia). En el gráfico de dimensiones resultante, la distancia se interpreta como la

relación existente entre las variables.

Input

Para este análisis hemos utilizado las variables nominales perspectiva teórica y editorial. Esto nos

servirá para ver la relación entre el enfoque que dan los autores sobre la temática de la delincuencia

juvenil y la editorial en la que estos publican. Las categorías de respuesta de la variable perspectiva

teórica son Funcionalismo, Interaccionismo, Etiquetaje y Conflicto. Por otro lado, las editoriales

son Elsevier, Springer, Sage Publications, ProQuest, Willey, U. de Montreal, APA, ASW, CIES

ISCTE, Florida State U, U. Alexandru Ioan, Annie E. Casey Foundation, F.U. Of the Paraiba y

Australian Academic Press.

Output

10

Si pasamos a interpretar los resultados del análisis podemos ver que se trata de una muestra de

casos bastante interaccionista (12 de los 35 casos) mientras que el funcionalismo y el etiquetaje

tienen el mismo número de casos (8). Finalmente siete casos se posicionan dentro de la perspectiva

teórica del conflicto. Sí pasamos al análisis de cada editorial podemos ver que mitad de los artículos

que publica la editorial Springer están dentro de la perspectiva teórica interaccionista. Otra editorial

que se posiciona claramente dentro de una perspectiva concreta es la Sage Publications en el

funcionalismo.

Respecto al análisis de la varianza explicada (inercia) de cada dimensión podemos ver que en la

primera explicamos el 48% de la variabilidad. En la segunda dimensión explicamos casi un 30%

(acumulada casi 80%) mientras que en la última explicamos poco más de un 20%. Como podemos

ver en el gráfico de dimensiones las variables están alejadas de la mitad del eje, por lo tanto

podemos decir que tenemos una alta inercia.

11

En una primera dimensión se sitúan las las editoriales Sage Publication, Springer y Wiley

correlacionadas con el funcionalismo. En el otro extremo de la dimensión podemos observar que las

editoriales U. Montreal y Australian Academic, están justo encima de la perspectiva teórica del

etiquetaje. El la segunda dimensión podemos ver como en la perspectiva teórica interaccionista se

sitúan las editoriales Federal University, American Psycologic y Florida State University, estando

las tres dentro de la misma coordenada. En el otro extremo de la dimensión podemos encontrar la

perspectiva teórica del conflicto con dos editoriales Annie E y Association of Social Workers que

comparten también la misma coordenada del gráfico. Para explicar la oposición entre funcionalismo

y etiquetaje pensamos que se puede deber a que la primera tiene una visión holística del problema

de la delincuencia juvenil mientras que la segunda lo trata desde una perspectiva más individualista.

En la segunda dimensión se oponen el interaccionismo y las teorías del conflicto, probablemente

debido a que una trata la desviación como consecuencia de la relación entre individuos, mientras

que la otra ve la desviación como subproducto de la desigualdad social.

En el primer eje (horizontal) se opone claramente el etiquetaje al resto de enfoques, hecho

explicable por la psicologización e individualización del tratamiento desde esta teoría, con una mera

descripción sin explicación teórica. Todas las teorías se oponen en la medida en que intentan dar

una explicación común del problema. Este hecho descartaría el etiquetaje como propuesta

científica y tan sólo cabría considerla una primera aproximación observadora del

problema, no siendo en si misma un marco explicativo. El segundo eje (vertical) presenta una

oposición entre la teoría del conflicto y el interaccionismo, previsiblemente porque la primera es

estática en tanto que hace referencia a un conflicto en un momento dado y la segunda plantea una

continuidad de mutuas influencias a lo largo de un periodo que por ello hay que analizar en el

pasado y predecir en el futuro. Así sería lógico que el funcionalismo aparezca en el centro de este

continuo en tanto que reduce el tiempo de influencia a un solo eslabón causa-efecto en la cadena

que asume el interaccionismo, aproximándose así al conflicto pero a la vez incluyendo el sistema en

12

su relación adaptativa como posible causa. El esquema es muy importante como organizador de las

diferentes perspectivas en un único sistema donde las variables fundamentales serían el tiempo en la

segunda dimensión (mínimo para el conflicto y máximo para el interaccionismo) y el sistema en

la primera (prácticamente ausente en la psicologización del etiquetaje y presente en el resto de

enfoques donde con diferentes tempos aparece su nexo causal relativizando la conducta individual).

En este análisis se aporta una sitematización académica de teorías hasta ahora

presentadas como agregados inconexos. Y se evidencia la importancia de las grandes variables de la

física social: espacio (en tanto que sistema que rodea al individuo) y tiempo (imprescindible para la

explicación causal y por ende científica).

Análisis Discriminante

Input

Hemos utilizado una variable discriminante dicotómica “Articulos evaluados por expertos”. De esta

manera, nuestro objetivo es ver si existen diferencias entre las variables independientes introducidas

en el análisis y el echo de estar verificadas por expertos en la temática no. Estas variables

independientes numéricas son: el numero de autores, el numero de paginas, año de publicación y de

actualización, tamaño de la muestra, y la frecuencia en que aparecen las palabras riesgo, adulto,

crimen, comportamiento y rol.

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Output

En los outputs de nuestro análisis discriminante, las variables que nos aparecen como significativas

(por debajo de 0,05) en la tabla de pruebas de igualdad de las medias de los grupo son: el numero de

autores (0,03), el numero de páginas (0,046), fecha de actualización (0,038) y la frecuencia de

aparición del concepto rol (0,017).

Pruebas de igualdad de las medias de los gruposLambda de

Wilks F gl1 gl2 Sig.Número de autores ,758 10,515 1 33 ,003Número de páginas ,884 4,316 1 33 ,046Año publicación ,943 1,994 1 33 ,167Fecha de actualización ,876 4,685 1 33 ,038Concepto Frecuencia ,985 ,508 1 33 ,481Tamaño muestra ,975 ,852 1 33 ,363Concepto Riesgo ,980 ,666 1 33 ,420Concepto Adulto ,981 ,631 1 33 ,433Concepto Crimen ,917 3,000 1 33 ,093Concepto

Comportamiento

,964 1,246 1 33 ,272

Concepto Rol ,840 6,264 1 33 ,017

Si pasamos a la comparación de las medias de los grupos, en el caso de el numero de autores,

observamos como la media de autores de los artículos no evaluados es de 1,33, mientras que la de

los que si lo están es de 3,50. Una hipótesis para este hecho puede ser que los textos que pasan el

filtro de una evaluación de expertos, están formados por un mayor numero de investigadores, a

menudo en equipos multidisciplinares. En segundo lugar, el numero de páginas medio de los

artículos no evaluados es de 9,11, mientras que el de los evaluados es de 15 (5,89 hojas más).

Respecto a la fecha de actualización, los textos revisados, de media son mas antiguos que los no

revisados (la fecha de actualización es mas reciente en los artículos que si que están revisados). La

media de aparición del concepto rol en los textos no evaluados es de 0,56, mientras que los

evaluados es de 0,08.

Estadísticos de grupoArtículos evaluados expertos Media Desv. típ. N válido (según lista)

NoponderadosPonderadosno Número de autores 1,33 ,500 9 9,000

Número de páginas 9,11 10,505 9 9,000Año publicación 2009,89 ,601 9 9,000

14

Fecha de actualización 2010,89 ,333 9 9,000Concepto Frecuencia ,78 1,302 9 9,000Tamaño muestra 103,33 310,000 9 9,000Concepto Riesgo ,44 1,333 9 9,000Concepto Adulto 1,00 1,658 9 9,000Concepto Crimen 1,78 3,073 9 9,000Concepto

Comportamiento

,11 ,333 9 9,000

Concepto Rol ,56 ,882 9 9,000si Número de autores 3,50 1,965 26 26,000

Número de páginas 15,00 5,967 26 26,000Año publicación 2010,27 ,724 26 26,000Fecha de actualización 2011,23 ,430 26 26,000Concepto Frecuencia 1,65 3,577 26 26,000Tamaño muestra 1231,35 3626,435 26 26,000Concepto Riesgo 1,00 1,876 26 26,000Concepto Adulto 1,58 1,943 26 26,000Concepto Crimen ,50 1,334 26 26,000Concepto

Comportamiento

,42 ,809 26 26,000

Concepto Rol ,08 ,272 26 26,000Total Número de autores 2,94 1,955 35 35,000

Número de páginas 13,49 7,679 35 35,000Año publicación 2010,17 ,707 35 35,000Fecha de actualización 2011,14 ,430 35 35,000Concepto Frecuencia 1,43 3,156 35 35,000Tamaño muestra 941,29 3153,204 35 35,000Concepto Riesgo ,86 1,751 35 35,000Concepto Adulto 1,43 1,867 35 35,000Concepto Crimen ,83 1,963 35 35,000Concepto

Comportamiento

,34 ,725 35 35,000

Concepto Rol ,20 ,531 35 35,000

El hecho de que tampoco sea significativo el tamaño de la muestra, orienta hacia criterios no

estrictamente metodológicos a la hora de seleccionar los artículos a ser revisados. Se aprecia la

significación del concepto rol como el único contenido diferenciado, porque al tratarse de un

concepto fundamentalmente sociológico, resulta difícil explicar que su inclusión provoque la

exclusión en las revisiones. Una posible explicación para que el concepto rol sea más frecuente en

textos no evaluados por expertos podría ser por su más reciente publicación.

15

Conclusiones

A partir del análisis de los 35 textos seleccionados de la base de datos “Sociological Abstract”

hemos visto que en los artículos publicados a lo largo de estos últimos años (2009-2012) existe un

discurso científico definido predominantemente interaccionista. El análisis de correspondencia

muestra una generalizada tendencia a publicar abstracts de esta vertiente teórica (34% de los

artículos analizados). Se da también una fuerte correlación entre perspectivas teóricas y editorial.

Por otro lado, los textos evaluados por expertos y que por tanto tienen una mayor legitimación

científica son aquellos vinculados a grupos de investigación de mayor tamaño.

Por otro lado resulta revelador el hecho de que la variable pobreza no tenga capacidad explicativa

en los resultados de tres de las cinco técnicas multimodales: análisis factorial (variable no

significativa), escalamiento multidimensional (variable no significativa) y cluster con variables

dicotómicas por variables (pertenece al cluster con menor cohesión interna). La pobreza es una

variable que determina fuertemente el desarrollo cognoscitivo, social y relacional de los individuos

pero, sin embargo, los artículos analizados no justifican la delincuencia juvenil por motivos

relacionados con ésta.

En futuros análisis bibliométricos sobre la delincuencia juvenil sería conveniente realizar un análisis

longitudinal más extenso así como aumentar el numero de bases de datos consultadas. Por un lado,

nos permitiría ver si los resultados obtenidos en esta investigación son extrapolables a otros campos

científicos como, por ejemplo, en el médico o judicial (ya que este último es el que define el delito).

Por otro lado, la realización de un estudio longitudinal más extenso nos podría permitir ver si la

preeminencia del discurso interaccionista ha sido constante a lo largo del tiempo o si va ligado a la

construcción del poder político u hallazgos científicos (por la emergencia de nuevas escuelas de

pensamiento).

El objetivo de futuros análisis es una demostración de que un muestreo no sesgado de

publicaciones, si bien no constituye un material exhaustivo, sí que reproduce la amplitud de

opciones en la actual sociología científica, constituyendo un instrumento decisivo para su

evaluación y detección de sesgos a corregir.

Anexos

Bibliografía listada de los abstracts seleccionados

1. Early onset of delinquency and the trajectory of alcohol-impaired driving among young males

Zhang, Lening; Wieczorek, William F; Welte, John W. Addictive Behaviors 36. 12 (Dec 2011): 1154-1159.

2. The Influence of School Demographic Factors and Perceived Student Discrimination on Delinquency

16

Trajectory in Adolescence

Le, Thao N; Stockdale, Gary. Journal of Adolescent Health 49. 4 (Oct 2011): 407-413.

3. Romantic Partners' Contribution to the Continuity of Male and Female Delinquent and Violent Behavior

Herrera, Veronica M; Wiersma, Jacquelyn D; Cleveland, H Harrington. Journal of Research on Adolescence 21. 3

(Sep 2011): 608-618.

4. The Longitudinal Relationships between Rural Adolescents' Prosocial Behaviors and Young Adult Substance

Use

Carlo, Gustavo; Crockett, Lisa J; Wilkinson, Jamie L; Beal, Sarah J. Journal of Youth and Adolescence 40. 9 (Sep

2011): 1192-1202.

5. Adolescent Sexual Activity and the Development of Delinquent Behavior: The Role of Relationship Context

Harden, K Paige; Mendle, Jane. Journal of Youth and Adolescence 40. 7 (Jul 2011): 825-838.

6. Development and preliminary validation of the Penny Beliefs Scale - Weapons (PBS-W)

Penny, Helen; Walker, Julian; Gudjonsson, Gisli H. Personality and Individual Differences 51. 2 (Jul 2011): 102-

106.

7. Exploring gender and sexual minority status among street-involved youth

Frederick, Tyler J; Ross, Lori E; Bruno, Tara L; Erickson, Patricia G. Vulnerable Children and Youth Studies 6. 2

(Jun 2011): 166-183.

8. Long-term implications of welfare reform for the development of adolescents and young adults

Chase-Lansdale, PLindsay; Cherlin, Andrew J; Guttmannova, Katarina; Fomby, Paula; Ribar, David C; et al..

Children and Youth Services Review 33. 5 (May 2011): 678-688.

9. How Do Families Matter? Age and Gender Differences in Family Influences on Delinquency and Drug Use

Fagan, Abigail A; Van Horn, M Lee; Antaramian, Susan; Hawkins, J David. Youth Violence and Juvenile Justice

9. 2 (Apr 2011): 150-170.

10. The Impact of Multiple Marginality on Gang Membership and Delinquent Behavior for Hispanic, African

American, and White Male Adolescents

Krohn, Marvin D; Schmidt, Nicole M; Lizotte, Alan J; Baldwin, Julie M. Journal of Contemporary Criminal

Justice 27. 1 (Feb 2011): 18-42.

11. Male juvenile delinquent's effects on younger male sibling's delinquency and crime in the absence of positive

adult male role models

Clark Pace, Patsy. 2011. ProQuest, Ann Arbor MI, 2011. AAI3408873.

12. The Delinquency Outcomes of Boys with ADHD with and Without Comorbidity

Sibley, Margaret H; Pelham, William E; Molina, Brooke SG; Gnagy, Elizabeth M; Waschbusch, Daniel A; et al..

Journal of Abnormal Child Psychology 39. 1 (Jan 2011): 21-32.

13. Growth in adolescent delinquency and alcohol use in relation to young adult crime, alcohol use disorders, and

risky sex: a comparison of youth from low- versus middle-income backgrounds

Mason, WAlex; Hitch, Julia E; Kosterman, Rick; McCarty, Carolyn A; Herrenkohl, Todd I; et al.. Journal of Child

Psychology and Psychiatry and Allied Disciplines 51. 12 (Dec 2010): 1377-1385.

17

14. Direct and Moderating Effects of Social Affordances on School Involvement and Delinquency among Young

Adolescents

Yu, Jeong Jin; Gamble, Wendy C. Journal of Research on Adolescence 20. 4 (Dec 2010): 811-824.

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