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Enregistrement W2149799840 · doi:10.1177/1079063208324662

Sexual Preferences and Recidivism of Sex Offenders With Mental Retardation

2008· article· en· W2149799840 sur OpenAlexaff
Marnie E. Rice, Grant T. Harris, Carol Lang, Terry C. Chaplin

Notice bibliographique

RevueSexual Abuse · 2008
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychopathy, Forensic Psychiatry, Sexual Offending
Établissements canadiensWaypoint Centre for Mental Health Care
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPedophiliaRecidivismPsychologyCommitSex offenseDevelopmental psychologyClinical psychologySexual abuseInjury preventionPoison controlMedical emergencyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

By some accounts, sex offenders with mental retardation commit sex offenses against children because the offenders lack sexual knowledge or are socially and intellectually immature rather than because of sexually deviant interests. By other accounts, these offenders exhibit pedophilic sexual interests. In this study, phallometrically determined sexual interests, recidivism, and choices of victims of 69 sex offenders with mental retardation are examined and compared with those of 69 sex offenders of average or higher IQ. Consistent with hypotheses, sex offenders with mental retardation exhibit more deviant preferences for prepubertal children, male children, and young children than do the comparison offenders. They are also more likely to have had a prepubertal victim, a prepubertal male victim, and a very young victim. They are no more likely than the comparison offenders to exhibit preferences for extremely coercive sex with children or to exhibit deviant adult activity preferences, nor are they more likely to recidivate violently. Results support the idea that pedophilia is a disorder of neurodevelopment and point to the importance of risk assessments that include assessing sexual preferences among sex offenders with mental retardation.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0020,000

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations54
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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