Delays in attentional processing when viewing sexual imagery: The development and comparison of two measures
Notice bibliographique
Résumé
Purpose. Critically important to effectively treating and managing sexual offending is the identification or validation of an offender's deviant sexual interests as the nature of their sexual interests is what demarcates repetitive sexual offenders from non‐offenders and lower risk offenders. As an alternative or verification to self‐report or phallometric measures, focus has turned to attention‐based measures. These measures assess sexual content‐induced delay (SCID), a specific form of attentional bias associated with preferred sexual content (images or text). Viewing time (VT) and choice reaction time (CRT) were developed and utilized to assess sexual interest via SCID () and examine the measures’ clinical utility via estimates of sensitivity and specificity. Method. Participants were 44 youth non‐sexual offenders, 60 university students, and 22 adult sexual offenders. Differences between groups were examined on various sub‐scores and receiver operator characteristic curves provided information on clinical utility. Results. The VT and CRT measures produced subtest scores with high reliability in all three samples. There were significant differences in VT between the adult sexual offenders and the youth non‐sexual offenders, but not between the youth non‐sexual offenders and the university students. Some of the VT subtests demonstrated good clinical utility in their ability to differentiate adult heterosexual sexual offenders from non‐sexual offenders (e.g., area under the curve (AUC) = 0.87 female mature images, 0.88 male child images). Interestingly, the VT and CRT measures provided significantly different results. Conclusion. The results of this study provide further evidence that measures of SCID are accurate and are useful as indications of sexual interest. Differences between measures suggest, however, that further work is required.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».