Pornography use and sexual aggression: the impact of frequency and type of pornography use on recidivism among sexual offenders
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In this study, we examined the unique contribution of pornography consumption to the longitudinal prediction of criminal recidivism in a sample of 341 child molesters. We specifically tested the hypothesis, based on predictions informed by the confluence model of sexual aggression that pornography will be a risk factor for recidivism only for those individuals classified as relatively high risk for re-offending. Pornography use (frequency and type) was assessed through self-report and recidivism was measured using data from a national database from the Royal Canadian Mounted Police. Indices of recidivism, which were assessed up to 15 years after release, included an overall criminal recidivism index, as well as subcategories focusing on violent (including sexual) recidivism and sexual recidivism alone. Results for both frequency and type of pornography use were generally consistent with our predictions. Most importantly, after controlling for general and specific risk factors for sexual aggression, pornography added significantly to the prediction of recidivism. Statistical interactions indicated that frequency of pornography use was primarily a risk factor for higher-risk offenders, when compared with lower-risk offenders, and that content of pornography (i.e., pornography containing deviant content) was a risk factor for all groups. The importance of conceptualizing particular risk factors (e.g., pornography), within the context of other individual characteristics is discussed.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle