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Enregistrement W2598783781 · doi:10.1177/0886260517698824

Is Investigative Awareness a Distinctive Feature of Sexual Sadism?

2017· article· en· W2598783781 sur OpenAlexaffabout
Kylie S. Reale, Éric Beauregard, Melissa Martineau

Notice bibliographique

RevueJournal of Interpersonal Violence · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychopathy, Forensic Psychiatry, Sexual Offending
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSadistic personality disorderPsychologyHomicidePoison controlSuicide preventionHuman factors and ergonomicsInjury preventionCriminologyPersonalityMedical emergencyMedicineSocial psychologyPersonality disorders

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sadistic offenders are often described as individuals who are forensically aware, who carefully plan their offenses, and preselect the location of their crime. Despite this emphasis on strategies to avoid police detection, no study has specifically examined whether this behavior or trait was specific to sadistic offenders. Utilizing a sample of 350 cases of sexual homicide from Canada, sadistic sexual homicide offenders (SHOs) are compared with nonsadistic SHOs on their investigative awareness. Results from logistic regression analyses show that sadistic SHOs are more likely to use various precautions to avoid detection and select a deserted location, in comparison with nonsadistic offenders. In addition, sadistic SHOs, despite having a lesser time to body recovery than nonsadistic offenders, are more likely to see their case remain unsolved. Implications for the assessment of sexual sadism as well as for the police investigations will be discussed.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,507
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,314 · 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.

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

Citations36
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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