Problematic Endorsement of Models Describing Sexual Response of Men and Women with a Sexual Partner
Notice bibliographique
Résumé
In a recently published article [1], Prof. Beier and colleagues assessed their treatment program for undetected and unprosecuted help-seeking men with sexual interest toward pre-pubescents and pubescents.Introducing the research design, the authors state (p.529): "Therapy was assessed using nonrandomized waiting list control design (n = 53 treated group [TG]; n = 22 untreated control group [CG])."Self-reported changes in dynamic risk factors and offending behaviors during the 1-year treatment were used as outcome measures.The TG and the CG significantly differed in age and body age preference (see Table 1).In addition to the limitations of the research design, there are several inconsistencies in the data.In Tables 1 through 4, the authors present data for all participants who were included in the study.In contrast, in Table 5 (p.538), there are several inconsistencies in the data on the frequency and severity of offending behaviors (child sexual abuse).First, columns three and four only present data for n = 21 participants of the CG, which is inconsistent with the reported n = 22 participants in row one of Table 5.Second, there also appears to be one missing participant in the TG (n = 52 see first column of Table 5).Unfortunately, the authors do not provide any rationale for these dropouts.Because the overall sample size and thus the statistical power of the study is rather small, the authors should clarify these inconsistencies when reporting their data.To emphasize the importance of their treatment program, the authors highlight "official recidivism rates of 0%" (p.540) for all participants.However, one must consider that "current legal supervision (e.g., pending criminal charges, offense reports, criminal investigation procedures, sentencing for sexual offences involving children, and probation)" (p.531) were exclusion criteria for
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,015 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».