Gender differences in attitudes toward psychopathic sexual offenders
Notice bibliographique
Résumé
Although a considerable amount of research has been conducted examining the validity of psychopathy as a psychological construct, relatively few studies have focused on the effects of using this disorder in "real-world" settings to influence the attitudes of laypersons who are making life-altering decisions about offenders. This study attempted to replicate and extend earlier findings (Guy & Edens, 2003) suggesting that there are gender differences in the impact of expert testimony regarding psychopathy. A sample of 599 undergraduates reviewed case facts regarding a hypothetical Sexually Violent Predator trial in which the type of risk assessment testimony provided (clinical opinion, actuarial scale, psychopathy evaluation) and the age of the victims (adult versus child) were manipulated. Consistent with prior research, despite overall high rates of support for commitment in the adult victim condition, men were less prone than women to support civil commitment when the defendant was described as "a psychopath" (62.5 versus 86.5%). No such gender differences were noted in the clinical opinion or actuarial conditions. When the victims were identified as children, type of testimony had no impact because support for commitment was almost unilateral. Finally, ratings of how psychopathic the defendant was perceived to be (regardless of the testimony provided) were significantly associated with support for commitment across most conditions.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».