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Enregistrement W2026246700 · doi:10.1007/s10979-010-9252-2

Examining the criminal history and future offending of child pornography offenders: An extended prospective follow-up study.

2010· article· en· W2026246700 sur OpenAlexafffund
Angela W. Eke, Michael C. Seto, Jennette Williams

Notice bibliographique

RevueLaw and Human Behavior · 2010
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychopathy, Forensic Psychiatry, Sexual Offending
Établissements canadiensRoyal Ottawa Mental Health CentreGovernment of Ontario
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Health and Long-Term Care
Mots-clésRecidivismPsychologyChild pornographyPornographyCriminal historySex offenseCriminologyInjury preventionSexual abusePoison controlThe InternetMedical emergencyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We examined police occurrence and criminal records data for a sample of 201 registered male child pornography offenders originally reported by Seto and Eke (Sex Abus J Res Treat 17:201-210, 2005), extending the average follow-up time for this sample to 5.9 years. In addition, we obtained the same data for another 340 offenders, increasing our full sample to 541 men, with a total average follow-up of 4.1 years. In the extended follow-up of the original sample, 34% of offenders had new charges for any type of reoffense, with 6% charged with a contact sexual offense against a child and an additional 3% charged with historical contact sex offenses (i.e., previously undetected offenses). For the full sample, there was a 32% any recidivism rate; 4% of offenders were charged with new contact sex offences, an additional 2% of offenders were charged with historical contact sex offenses and 7% of offenders were charged with a new child pornography offense. Predictors of new violent (including sexual contact) offending were prior offense history, including violent history, and younger offender age. Approximately a quarter of the sample was sanctioned for a failure on conditional release; in half of these failures, the offenders were in contact with children or used the internet, often to access pornography again.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,265 · 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

Citations170
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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