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Enregistrement W2608931485 · doi:10.1002/jip.1481

Pathways in the offending process of sex offenders who target marginalised victims

2017· article· en· W2608931485 sur OpenAlexaff
Loren Horan, Éric Beauregard

Notice bibliographique

RevueJournal of Investigative Psychology and Offender Profiling · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCriminal Justice and Corrections Analysis
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSex offenderSituational ethicsPsychologyCriminologyContext (archaeology)CommissionHomicidePoison controlSocial psychologySuicide preventionPolitical scienceLawMedicineMedical emergencyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Prior literature shows that although marginalised populations are at a high risk of severe violence and homicide, research has focused on their offenders as if they constituted a homogeneous group. On the basis of a sample of 213 sex offenders who targeted marginalised individuals (i.e., sex trade worker, homeless individual, and severe drug user), we investigate the different pathways that these offenders take both prior to and during the commission of their crimes. Results of 2‐step cluster analysis regarding the offender's development, criminal history, crime context, and modus operandi revealed 3 distinct pathways of the offending process. The coercive pathway was characterised by the amount of violence used against the victim. The explosive pathway was defined by offenders who were in a state of rage at the time of the offence. Finally, offenders in the situational pathway committed their crimes out of opportunity and used very little violence. Differences between pathways were investigated with regard to characteristics of the index offence.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,324
Score d'incertitude au seuil0,674

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,291 · 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'étudeQualitatif
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

Citations5
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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