Risk and Protective Factors for Recidivism Among Juveniles Who Have Offended Sexually
Notice bibliographique
Résumé
Literature on risk factors for recidivism among juveniles who have sexually offended (JSOs) is limited. In addition, there have been no studies published concerning protective factors among this population. The purpose of this study was to examine the relationship of risk and protective factors to sexual and nonsexual recidivism among a sample of 193 male JSOs (mean age = 15.26). Youths were followed for an average of 7.24 years following discharge from a residential sex offender treatment program. The risk factor opportunities to reoffend, as coded based on the Estimate of Risk of Adolescent Sexual Offense Recidivism, was associated with sexual recidivism. Several risk factors (e.g., prior offending; peer delinquency) were associated with nonsexual recidivism. No protective factors examined were associated with sexual recidivism, although strong attachments and bonds as measured by the Structured Assessment of Violence Risk in Youth was negatively related to nonsexual recidivism. These findings indicate that risk factors for nonsexual recidivism may be consistent across both general adolescent offender populations and JSOs, but that there may be distinct protective factors that apply to sexual recidivism among JSOs. Results also indicate important needs for further research on risk factors, protective factors, and risk management strategies for JSOs.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».