Correlates of Recidivism Among Adolescents Who Have Sexually Offended
Notice bibliographique
Résumé
The present study investigates the recidivism rates of a sample of 351 male adolescents who sexually offended, and were assessed at an outpatient psychiatric clinic in Montreal, Canada, between 1992 and 2002. The mean age of the participants was 15.8 years (SD=1.8). Data on adolescent and adult recidivism were collected in Summer 2005 from official criminality sources in Canada. Over an 8-year follow-up period, 45% (n=158) of the participants were charged with a new criminal offense, 30% (n=104) were charged with a violent offense, and 10% (n=36) were charged with a sexual offense. Cox regression results suggest that overall, violent, and sexual recidivism can be predicted by a variety of developmental, social, and criminological factors. Paternal abandonment, childhood sexual victimization, association with significantly younger children, and having victimized a stranger were associated with a higher risk of sexual recidivism. Previous delinquency, attention deficit disorder, and childhood sexual victimization were found to increase the risk for both violent and overall recidivism. Also, the use of violence during a sex crime and victimizing a stranger were associated with violent recidivism, and school delay and association with delinquent peers were predictive of overall recidivism. The results confirm that a significant proportion of adolescents who have sexually offended pursue a criminal activity beyond adolescence, although few specialize in sexual offending.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».