A Prospective Investigation of Factors That Predict Desistance From Recidivism for Adolescents Who Have Sexually Offended
Notice bibliographique
Résumé
Current approaches to violence risk assessment are focused on the identification of factors that are predictive of future violence rather than factors that predict desistance. This is also true for the popular tools designed to predict adolescent sexual recidivism. Research on strengths-based variables with adolescents who have sexually offended that could serve a protective function is only recently underway. In the current prospective study, scores from clinician-completed assessments using the Estimate of Risk of Adolescent Sexual Offense Recidivism (ERASOR) and the parent-completed form of the Behavioral and Emotional Rating Scale (BERS-2) were evaluated in a sample of 81 adolescent males with at least one sexual offense. As expected, the ERASOR was significantly correlated with sexual recidivism over an average 3.5-year follow-up. In terms of a protective function, the Affective Strength scale of the BERS-2 was significantly negatively correlated with sexual recidivism, although it did not have incremental validity over and above the ERASOR. The BERS-2 School Functioning scale was significantly negatively correlated with nonsexual recidivism. The results are discussed in terms of previous findings and theoretical work on attachment in sexual offending behavior and implications for risk assessment practice.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».