A Multimodal Examination of Sexual Interest in Children
Notice bibliographique
Résumé
Research and theoretical models have consistently identified sexual interest in children as a key factor involved in child sexual offending. However, there is only moderate agreement in the diagnosis of pedophilia and different assessment methods identify different offenders as pedophiles. The current study examined the discriminative and convergent validity of three different measures of sexual interest in children. Participants included sex offenders and nonsex offenders recruited from federal prisons (i.e., offenders serving sentences of more than 2 years) in Ontario, Canada. Child molesters' responses (n = 35) were not significantly different from nonsex offenders (n = 21) on an implicit measure of sexual interest in children (Sexual Attraction to Children Implicit Association Test [SAC-IAT] d = 0.44, 95% CI [-0.11, 0.99]), but differed on the self-report (Sexual Interest Profiling System; d = 0.83, 95% CI [0.27, 1.39]) and viewing time (d = 1.15, 95% CI [0.54, 1.75]) measures. Findings did not provide clear support for the superiority of a multimodal approach, possibly due to the relatively small sample. More often than not, convergence between the three measures was observed (n = 74). Findings from the present study are an important step toward understanding the relationship between different measures of sexual interest in children and establishing their validity.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».