Threats, approach behavior, and violent recidivism among offenders who harass Canadian justice officials.
Notice bibliographique
Résumé
We examined the characteristics of offenders who harassed justice officials, comparing those who threatened or approached their victim with those who engaged in other problematic communications. We also explored predictors of subsequent violence. We identified 86 offenders from the files of a justice officials protection and investigation service in Ontario, Canada, who had used threatening, disturbing, intimidating, or harassing language (written or verbal) toward police, prosecutors, judges, defense attorneys, probation officers, or correctional workers. We conducted chi-squared tests and ANOVAs to compare offenders who did versus did not threaten or approach on criminal history, substance abuse, mental health, and other variables at the index offense, and tested predictors of future violence using the receiver operating characteristic (ROC) area under the curve. Using threats was associated with being male, a prior criminal history, substance abuse, and suicidality. Approaching the victim was associated with younger age, less previous offending, and absence of a prior acquaintance with the target. Postindex criminal offending was common (55%), but typically nonviolent, and on only 3 occasions (4%) was the victim the original target of harassment. When violent recidivism did occur it was not toward the target; it was best predicted by younger age at index, criminal history, and using threats. Offenders who harass justice officials are rarely violent toward these victims, and their violence is predicted by well-established variables.
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 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 | 0,000 | 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 | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».