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Enregistrement W2163100893 · doi:10.1177/1079063213492343

A Multimodal Examination of Sexual Interest in Children

2013· article· en· W2163100893 sur OpenAlexaffabout
Kelly M. Babchishin, Kevin L. Nunes, Nicolas Kessous

Notice bibliographique

RevueSexual Abuse · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychopathy, Forensic Psychiatry, Sexual Offending
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesAssociation for the Treatment of Sexual Abusers
Mots-clésPedophiliaPsychologyClinical psychologyDevelopmental psychologyChild sexual abuseSexual abuseHuman factors and ergonomicsPoison controlMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,396
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,259 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations33
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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