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Enregistrement W2488540286 · doi:10.1177/0093854816661215

Investigating Characteristics of the Nonrecidivating Psychopathic Offender

2016· article· en· W2488540286 sur OpenAlexaff
Grant N. Burt, Mark E. Olver, Stephen C. P. Wong

Notice bibliographique

RevueCriminal Justice and Behavior · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychopathy, Forensic Psychiatry, Sexual Offending
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychopathyPsychologyConvictionJuvenile delinquencyClinical psychologyRecidivismPsychopathy ChecklistPoison controlAntisocial personality disorderPsychiatryInjury preventionPersonalitySocial psychologyMedical emergencyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Psychopathic offenders are at higher risk to violently reoffend than nonpsychopathic offenders; however, about one in four psychopathic offenders are not reconvicted for a violent offense even over extended follow-ups. The characteristics of nonrecidivating psychopathic offenders (NRPs) remain underexamined. In a sample of 123 offenders with a minimum Hare Psychopathy Checklist–Revised (PCL-R) score of 25, community follow-up of 5 years, and 4 months in a violence reduction program, 65 men receiving a violent conviction within 5 years (recidivating psychopathic offenders [RPs]) were compared with 58 who had not (NRPs). Comparatively, NRPs were older at release, had better community support, and were rated lower violence risk. NRPs also had significantly lower PCL-R Factor 2 scores, but higher Factor 1 scores. Post hoc analyses revealed prominent NRP characteristics included exploitative personality traits and a predilection for instrumentally violent crimes. Findings are discussed in terms of their implications for the risk assessment and treatment of psychopathic offenders.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,706
Score d'incertitude au seuil0,665

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)0,0000,000

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,267 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations22
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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