Adverse Childhood Experiences and Criminal Propensity Among Intimate Partner Violence Offenders
Notice bibliographique
Résumé
Adverse childhood experiences (ACEs), defined as exposure to abuse and adverse household events, are prevalent among certain offenders including those who commit intimate partner violence (IPV). However, it is not clear how ACEs relate to criminal propensity among IPV offenders, who have been shown to exhibit less antisociality and institutional violence than other offenders. We compared 99 male offenders with a current or previous offense of IPV with 233 non-IPV violent offenders and 103 nonviolent offenders undergoing institutional forensic assessment. This convenience sample allowed for use of extensive psychosocial records as well as study of institutional violence. IPV offenders had the highest mean ACE score and more extensive criminal propensity on some measures (violent and nonviolent criminal history and psychopathy) than both other groups. ACEs were associated with most measures of criminal propensity in the whole sample but with only one (actuarial risk of violent recidivism) in the subsample of IPV offenders. Finding that ACEs are prevalent among IPV offenders even in this sample with extensive mental illness demonstrates the robustness of this phenomenon. IPV offenders, though, are similar to other violent offenders in this respect, and there is insufficient evidence that ACEs represent a criminogenic need among IPV offenders specifically. Further research could draw from the batterer typology literature and attend to IPV offenders' broader criminal careers.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».