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Enregistrement W2170415911 · doi:10.3138/cjccj.52.2.173

Lay Perceptions of Child Pornography Offenders

2010· article· en· W2170415911 sur OpenAlexaffvenue
Anita Lam, Jennifer Mitchell, Michael C. Seto

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Criminology and Criminal Justice/La Revue canadienne de criminologie et de justice pénale · 2010
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychopathy, Forensic Psychiatry, Sexual Offending
Établissements canadiensRoyal Ottawa Mental Health CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMinor (academic)Possession (linguistics)Child pornographyPsychologyPornographyPerceptionHuman factors and ergonomicsEmpirical researchSuicide preventionInjury preventionCriminologyPoison controlSocial psychologyDevelopmental psychologyThe InternetMedicinePolitical scienceMedical emergencyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study examined how age and gender of the depicted minor (Study 1) and offender (Study 2) influenced university students' perceptions of the offence of possession of child pornography. A total of 492 participants rated perceived offence severity, appropriate sentence, probability of child pornography reoffence, probability of past and future sexual contact with a minor, and probability that the offender is a pedophile. In Study 1, the possession offence was rated as more severe if the depicted minor was younger, irrespective of the minor's gender. In Study 2, age and gender of the offender had no effect on perceptions of offence severity, but male offenders were considered to be at higher risk for committing a future child pornography offence. In both studies, participants rated the offence as more severe if they believed the offender was likely a pedophile. The study findings indicate a divergence between lay perceptions and the empirical evidence relating to child pornography offenders. We discuss potential implications on public policy, law, and research.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,256 · 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'étudeQualitatif
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

Citations32
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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