Pedophilia: An Evaluation of Diagnostic and Risk Prediction Methods
Notice bibliographique
Résumé
One hundred thirty child sexual abusers were diagnosed using each of following four methods: (a) phallometric testing, (b) strict application of Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders (4th ed., text revision [DSM-IV-TR]) criteria, (c) Rapid Risk Assessment of Sex Offender Recidivism (RRASOR) scores, and (d) "expert" diagnoses rendered by a seasoned clinician. Comparative utility and intermethod consistency of these methods are reported, along with recidivism data indicating predictive validity for risk management. Results suggest that inconsistency exists in diagnosing pedophilia, leading to diminished accuracy in risk assessment. Although the RRASOR and DSM-IV-TR methods were significantly correlated with expert ratings, RRASOR and DSM-IV-TR were unrelated to each other. Deviant arousal was not associated with any of the other methods. Only the expert ratings and RRASOR scores were predictive of sexual recidivism. Logistic regression analyses showed that expert diagnosis did not add to prediction of sexual offence recidivism over and above RRASOR alone. Findings are discussed within a context of encouragement of clinical consistency and evidence-based practice regarding treatment and risk management of those who sexually abuse children.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,034 | 0,126 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».