MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2563455016 · doi:10.35502/jcswb.25

Treatment of psychopathic offenders: Evidence, issues, and controversies

2016· article· en· W2563455016 sur OpenAlexaffvenue
Mark E. Olver

Notice bibliographique

RevueJournal of Community Safety and Well-Being · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychopathy, Forensic Psychiatry, Sexual Offending
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychopathyPsychologyOperationalizationRecidivismContext (archaeology)PopulationPsychopathy ChecklistAntisocial personality disorderClinical psychologyPsychotherapistPsychiatryPoison controlMedicineInjury preventionSocial psychologyPersonality

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Psychopathic offenders are a notoriously challenging population to treat, who are often recalcitrant to change and at high risk for program non-completion and recidivism. The present work is a review and synthesis of the evidence, issues, and controversies in the treatment of psychopathic offenders. The operationalization and measurement of the construct of psychopathy via the Hare Psychopathy Checklist–Revised is reviewed to give context to the population being treated and to identify latent features of the syndrome that have risk and treatment implications. A discussion of the issues and challenges in the treatment of psychopathic offenders is then provided to contextualize the source of therapeutic pessimism with this population, followed by a review of the existing psychopathy treatment literature. The characteristics of unsuccessful and encouraging treatment programs, including a promising model of treatment, are subsequently reviewed, and the article finishes with a synopsis of recent treatment outcome findings published subsequent to previous psychopathy treatment reviews or inadvertently overlooked by past reviews. Although psychopathic offenders are a challenging population to treat, I argue that they are not immune to making positive lifestyle and behavioural changes, and that these individuals have the potential to benefit if they can be retained in treatment.

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)0,001
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 enseignants0,469
Score d'incertitude au seuil0,770

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,292 · 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

Citations27
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Community Safety and Well-BeingMême sujetPsychopathy, Forensic Psychiatry, Sexual OffendingTravaux en français237 207