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Enregistrement W2114474849 · doi:10.1177/0093854814521807

Crime Scene Behaviors Indicate Risk-Relevant Propensities of Child Molesters

2014· article· en· W2114474849 sur OpenAlexaff
Robert Lehmann, Alasdair M. Goodwill, R. Karl Hanson, Klaus-Peter Dahle

Notice bibliographique

RevueCriminal Justice and Behavior · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychopathy, Forensic Psychiatry, Sexual Offending
Établissements canadiensPublic Safety CanadaToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRecidivismPsychologyPoison controlAggressionHuman factors and ergonomicsSex offenderChild sexual abuseInjury preventionSuicide preventionSex offenseClinical psychologyDevelopmental psychologySexual abuseSocial psychologyMedical emergencyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The current study used crime scene analysis (CSA) to identify the psychological characteristics of child molesters and examined the contribution of these behavioral themes for sexual offender risk assessment. CSA was conducted on a sample of 424 cases of child sexual abuse in Berlin (Germany) using non-metric Multi-Dimensional Scaling. The analysis revealed the behavioral themes of fixation, regression (sexualization), criminality, and (sexualized) aggression, consistent with previous theories and empirical research in child molestation. The construct validity of the four themes was demonstrated through correlational analyses with known sexual offending measures, ratings of offender motivation, and criminal histories. The themes of fixation and (sexualized) aggression were significant predictors of sexual recidivism and added incrementally to the Static-99 for the prediction of sexual recidivism. The results indicate that crime scene information can inform the assessment of child molesters’ risk-relevant propensities and improve the prediction of sexual recidivism.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,753
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,284 · 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

Citations28
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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