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Enregistrement W2755400775 · doi:10.1108/jcp-03-2017-0013

Does facial width-to-height ratio predict male offender aggression?

2017· article· en· W2755400775 sur OpenAlexaff
Christopher T. Burris, Sherilyn Edwards

Notice bibliographique

RevueJournal of Criminal Psychology · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEvolutionary Psychology and Human Behavior
Établissements canadiensUniversity of WaterlooSt. Jerome's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyAggressionNomotheticDevelopmental psychologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose Based on the previously observed link between greater facial width-to-height ratio (fWHR) and interpersonal aggression in men (see Haselhuhn et al. , 2015), the purpose of this paper is to test whether fWHR could differentiate among male offenders as a function of the relative aggressiveness of the crime for which they had been convicted. Design/methodology/approach fWHR measurements ( n =550) were computed based on a large subset of male offenders available on a public domain database. Each offender’s index offense and possible confounding variables such as age, ethnicity, and body mass index were also recorded. Findings Multiple analyses yielded no evidence of a relationship between male fWHR and the comparative level of violence of their conviction offense. Originality/value Establishing an empirical basis for probable parameters of an unknown offender’s facial structure could have a considerable practical value for criminal profiling purposes. fWHR – at least as it has been most frequently assessed – does not appear to be a facial parameter that is useful for this purpose, however.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,594
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 technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,001

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,346 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations4
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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