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Enregistrement W2118928363 · doi:10.1177/0093854812467948

Investigating Offending Consistency of Geographic and Environmental Factors Among Serial Sex Offenders

2013· article· en· W2118928363 sur OpenAlex
Nadine Deslauriers‐Varin, Éric Beauregard

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueCriminal Justice and Behavior · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCrime Patterns and Interventions
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConsistency (knowledge bases)PsychologyJaccard indexLinkage (software)Sex offenseSample (material)Poison controlHuman factors and ergonomicsSocial psychologyCriminologyClinical psychologySexual abuseComputer scienceMedicineEnvironmental healthCognitive psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Crime linkage analysis constitutes a tool to help investigators prioritize suspects, but a scarcity of research and methodological issues limits our knowledge on behavioral consistency in sexual offenses. The current study identifies geographic and environmental factors that are useful in examining offending consistency across series of sexual assaults using different specialization coefficients. The current study draws on criminal career research and methodology as a way to improve the study of behavioral consistency. The sample includes 72 serial stranger sex offenders who have committed a total of 361 sexual assaults. Three methods are used (i.e., diversity index, forward specialization coefficient, and Jaccard’s coefficient) and reveal a high degree of offending consistency. All three methods also highlight promising factors to rely on for crime linkage of serial sexual offenses. Empirical and methodological implications for behavioral consistency research are discussed as well as practical implications for police investigations and crime linkage.

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.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,238
Score d'incertitude au seuil0,999

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)0,0010,000

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,246 · 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