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Enregistrement W1574562724 · doi:10.1177/0306624x15597492

Abuse Experiences of Family Members, Child Maltreatment, and the Development of Sex Offending Among Incarcerated Adolescent Males

2015· article· en· W1574562724 sur OpenAlexaff
Evan McCuish, Jesse Cale, Raymond R. Corrado

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Offender Therapy and Comparative Criminology · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild Abuse and Trauma
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSexual abusePsychologyLogistic regressionClinical psychologyPoison controlChild sexual abuseSuicide preventionInjury preventionJuvenile delinquencyPsychiatryChild abuseHuman factors and ergonomicsMedicineMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Child sexual abuse is considered a risk factor for the development of sexual offending in adolescence. Beyond this, comparisons of the risk factor profiles between adolescent sex offenders (ASOs) and adolescent non-sex offenders (ANSOs) have uncovered minimal differences. However, differences between ASOs and ANSOs in terms of patterns in the abuse histories of their family members have rarely been studied. The aim in the current study was to retrospectively examine histories of abuse among family members of ASOs compared with ANSOs to determine whether and how these were related to youth abuse experiences and sexual offending in adolescence. The current study is based on a sample of 482 incarcerated male adolescents (ASOs = 67, ANSOs = 415). Latent class analysis was conducted to determine multidimensional familial abuse profiles, and a series of logistic regression models were used to examine the relationship between family abuse profiles, youth abuse experiences, and adolescent sexual offending. Overall, familial abuse profiles were related to subsequent youth abuse experiences and sexual offending, and these abuse profiles differentiated ASOs and ANSOs.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,290
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,080 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations28
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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