Comparing indicators of sexual sadism as predictors of recidivism among adult male sexual offenders.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: In this longitudinal study, the predictive validity of a psychiatric diagnosis of sexual sadism was compared with three behavioral indicators of sadism: index sexual offense violence, sexual intrusiveness, and phallometrically assessed sexual arousal to depictions of sexual or nonsexual violence. METHOD: Five hundred and eighty six adult male sexual offenders were assessed between 1982 and 1992, and these offenders were followed for up to 20-years postrelease via official criminal records. Assessment information included the Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders (DSM) diagnosis, offense characteristics, phallometric assessment results, and an actuarial risk measure (the Sex Offender Risk Appraisal Guide). RESULTS: Predictive validity was demonstrated in univariate analyses for the behavioral indicators of sexual sadism (area under the curve [AUCs] from .58 to .62) but not psychiatric diagnosis (AUC = .54). Cox regression analyses revealed that phallometrically assessed sexual arousal to violence was still significantly associated with violent (including sexual) recidivism after actuarially estimated risk to reoffend was controlled. A psychiatric diagnosis of sexual sadism, in contrast, was unrelated to recidivism. CONCLUSIONS: The results support the use of more behaviorally operationalized indicators of sexual sadism, especially phallometric assessment of sexual arousal, and suggest the DSM criteria for sexual sadism require further work.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».