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Enregistrement W2135477571 · doi:10.1177/1079063213511669

Rationally Irrational

2014· article· en· W2135477571 sur OpenAlexaff
Amélie Pedneault, Éric Beauregard, Danielle Arlanda Harris, Raymond A. Knight

Notice bibliographique

RevueSexual Abuse · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSexual Assault and Victimization Studies
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSituational ethicsPremisePsychologyRationalitySocial psychologyIrrational numberLegal guardianSexual behaviorCriminologyPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study investigated rationality in sexually motivated burglaries. Specifically, we analyzed the situational cues identified by sexual burglars in their target selection. The research project investigated 224 individual incidents of residential burglary with apparent sexual motivations. Situational characteristics of the incidents were recorded and analyzed using forward sequential regressions. Results indicated that most sexually motivated burglaries occurred in occupied residences with deficient physical guardianship, when the victim was alone. Violence, theft, penetration, and fetishism were found to be committed in circumstances that increased the benefits and lowered the risks. Results showed that sexual burglary is rational in nature-sexual burglars chose residences that were easy to break into. We found little support for the premise that such opportunities arose while carrying out regular burglaries. Instead, the data indicated that sexual burglars acted opportunistically on situational cues that are markedly dissimilar to those of regular burglars.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,891
Score d'incertitude au seuil0,501

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 technologies0,0010,000
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,292 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations27
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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