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Enregistrement W2135062925 · doi:10.1177/107906320101300404

Sexual Aggressors' Perceptions of Effectiveness of Strategies to Cope With Negative Emotions and Deviant Sexual Fantasies

2001· article· en· W2135062925 sur OpenAlexaff
André McKibben, Jean Proulx, Patrick Lussier

Notice bibliographique

RevueSexual Abuse · 2001
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSexuality, Behavior, and Technology
Établissements canadiensInternational Centre for Comparative Criminology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyCoping (psychology)PerceptionInterpersonal communicationDevelopmental psychologyMoodClinical psychologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this study was to investigate sexual aggressors' perceptions of effectiveness of strategies to cope with high-risk situations and their reasons for not using the adaptive coping strategies they learned in treatment. A total of 32 sexual aggressors, incarcerated in a maximum security psychiatric institution, filled out the Coping Strategy Report daily for 2 months. A lack of will, ignorance, and an emotional disturbance were the most frequently reported reasons for not using adaptive coping strategies to deal with a negative mood, whereas anticipation of failure and emotional disturbance were most frequently reported with interpersonal conflicts. For deviant sexual fantasies, child molesters most frequently reported a lack of will and an anticipation of failure as justification for not using adaptive coping strategies, whereas sexual aggressors of women most frequently reported a lack of will and emotional disturbance. For negative moods and interpersonal conflicts, behavioral strategies, such as social skills, were reported to be the most effective. Cognitive strategies, such as covert sensitization, were reported to be most effective for coping with deviant sexual fantasies. Theoretical and clinical implications of these results are discussed.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 GPT0,338
Écart entre enseignants0,310 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations16
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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