Childhood Maltreatment and Aggressive Behaviour in Violent Offenders with Psychopathy
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To document experiences of childhood maltreatment among violent offenders with antisocial personality disorder (ASPD) distinguishing between those with and without the syndrome of psychopathy (+P and -P), and to determine whether maltreatment is associated with proactive and reactive aggression. METHOD: The sample included 10 violent offenders with ASPD+P, 15 violent offenders with ASPD-P, and 15 non offenders. All participants completed interviews with the same forensic psychiatrist focusing on physical, sexual, and emotional abuse prior to age 18 using the Early Trauma Inventory. Aggression was assessed using the Reactive-Proactive Questionnaire. RESULTS: Violent offenders with ASPD+P reported significantly more severe childhood physical abuse, but not more sexual or emotional abuse, than violent offenders with ASPD-P and non offenders. Psychopathy Checklist-Revised (PCL-R) scores, but not childhood physical abuse, were associated with proactive aggression. Childhood physical abuse was associated with reactive aggression, as was an interaction term indicating that when both PCL-R scores and childhood physical abuse were high, so was reactive aggression. CONCLUSIONS: Among violent offenders, PCL-R scores were positively associated with proactive aggression, while experiences of childhood maltreatment were not. This finding concurs with previous studies of children and adults and suggests that proactive aggression may be a behavioural marker of psychopathic traits. By contrast, childhood physical abuse was associated with reactive aggression, even among violent offenders with high PCL-R scores. This latter finding suggests a strong influence of childhood physical abuse on the development of reactive aggression that persists over the lifespan.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».