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Enregistrement W2112257298 · doi:10.1176/appi.ajp.157.11.1847

Differentiation of Homicidal Child Molesters, Nonhomicidal Child Molesters, and Nonoffenders by Phallometry

2000· article· en· W2112257298 sur OpenAlexaff
Philip Firestone, John Bradford, David M. Greenberg, Kevin L. Nunes

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Psychiatry · 2000
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychopathy, Forensic Psychiatry, Sexual Offending
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyPedophiliaPoison controlInjury preventionSuicide preventionChild abuseHomicideMedicineMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The purpose of this study was to examine the ability of phallometry to discriminate among homicidal child molesters, nonhomicidal child molesters, and a comparison group of nonoffenders. METHOD: Twenty-seven child molesters who had committed or had attempted a sexually motivated homicide, 189 nonhomicidal child molesters, and 47 nonoffenders were compared on demographic variables and psychometrically determined responses to aural descriptions of sexual vignettes. Two phallometric indexes were used: the pedophile index and the pedophile assault index. The pedophile index was computed by dividing the subject's highest response to an aural description of sex with a "consenting" child by his highest response to description of sex with a consenting adult. The pedophile assault index was computed by dividing the subject's highest response to an aural description of assault involving a child victim by his highest response to description of sex with a "consenting" child. RESULTS: Homicidal child molesters, nonhomicidal child molesters, and nonoffenders were not significantly different in age or IQ. Homicidal and nonhomicidal child molesters had significantly higher pedophile index scores than nonoffenders. Significantly more homicidal child molesters (14 [52%] of 27) and nonhomicidal child molesters (82 [46%] of 180) than nonoffenders (13 [28%] of 47) had pedophile index scores equal to or greater than 1.0, but homicidal and nonhomicidal child molesters did not differ from each other. Significantly more homicidal child molesters (17 [63%] of 27) than either nonhomicidal child molesters (71 [40%] of 178) or nonoffenders (17 [36%] of 47) had pedophile assault index scores equal to or greater than 1.0, and nonhomicidal child molesters and nonoffenders were not significantly different from each other. Within-group analyses revealed that of the three groups, only the nonhomicidal child molesters exhibited a significant difference between their pedophile index scores and their pedophile assault index scores; their pedophile index scores were higher. CONCLUSIONS: Consistent with past research, the authors found that the pedophile index is useful in differentiating homicidal and nonhomicidal child molesters from nonoffenders and that the pedophile assault index is able to differentiate homicidal child molesters from nonhomicidal child molesters and nonoffenders.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,412
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,239 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations44
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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